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“Did I say something wrong?” A word-level analysis of Wikipedia articles for deletion discussions
(2016)
Diese Arbeit beschäftigt sich damit, linguistische Erkenntnisse auf Wortebene über schriftlichen Diskussionen zu gewinnen. Die Unterscheidung zwischen Botschaften, welche sich förderlich auf Diskussionen auswirken und jene, welche diese unterbrechen, spielte dabei eine besondere Rolle. Hierbei lag ein Schwerpunkt darauf, zu ermitteln, ob Ich- und Du-Botschaften charakteristisch für die beiden Kommunikationsarten sind. Diese Botschaften sind über Jahre hinweg zu Empfehlungen für erfolgreiche Kommunikation avanciert. Ihre zugeschriebene Wirkung wurde zwar mehrfach bestätigt, jedoch geschah dies stets in kleineren Studien. Deshalb wurde in dieser Arbeit mithilfe der Löschdiskussionen der englischen Wikipedia und der Liste gesperrter Nutzer eine vollautomatische Erstellung eines annotierten Datensatzes entwickelt. Dabei wurden Diskussionsbotschaften entweder als förderlich oder schädlich für einen konstruktiven Diskussionsverlauf markiert. Dieser Datensatz wurde anschließend im Rahmen einer binären Klassifikation verwendet, um charakteristische Worte für die beiden Kommunikationsarten zu bestimmen. Es wurde zudem untersucht, ob anhand von Synsemantika (auch bekannt als Funktionswörter) wie Pronomen oder Konjunktionen eine Entscheidung über die Kommunikationsart einer Botschaft getroffen werden kann. Du-Botschaften wurden, übereinstimmend mit ihrer zugeschriebenen negativen Auswirkung auf Kommunikation, als schädlich in den durchgeführten Untersuchungen identifiziert. Entgegen der zugeschriebenen positiven Auswirkung von Ich-Botschaften, wurde bei diesen ebenfalls eine schädlich Wirkung festgestellt. Eine klare Aussage über die Relevanz von Synsemantika konnte anhand der Ergebnisse nicht getroffen werden. Weitere charakteristische Worte konnten nicht festgestellt werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein anderes Modell textliche Diskussionen potentiell besser abbilden könnte.
Willingness to pay and willingness to accept on a two-sided platform - The use case of DoBeeDo
(2019)
It is widely known that especially for technology-based start-ups, entrepreneurs need to set up the boundaries of the business and define the product/service to offer in order to minimize the risk of failure. The goal of this thesis is to not only emphasize the importance of the business model development and evaluation but also show an example customer validation process for an emerging start-up named DoBeeDo, which is a mobile app operating on a two-sided market. During the process of customer validation a survey has been conducted to evaluate the interest of the target groups as well as the fit of their expectations using the Willingness to Pay and Willingness to Accept measures. The paper includes an analysis and evaluation of the gathered results and assesses whether the execution of the Customer Development Model can be continued.
Künstliche neuronale Netze sind ein beliebtes Forschungsgebiet der künst-
lichen Intelligenz. Die zunehmende Größe und Komplexität der riesigen
Modelle bringt gewisse Probleme mit sich. Die mangelnde Transparenz
der inneren Abläufe eines neuronalen Netzes macht es schwierig, effiziente
Architekturen für verschiedene Aufgaben auszuwählen. Es erweist sich als
herausfordernd, diese Probleme zu lösen. Mit einem Mangel an aufschluss-
reichen Darstellungen neuronaler Netze verfestigt sich dieser Zustand. Vor
dem Hintergrund dieser Schwierigkeiten wird eine neuartige Visualisie-
rungstechnik in 3D vorgestellt. Eigenschaften für trainierte neuronale Net-
ze werden unter Verwendung etablierter Methoden aus dem Bereich der
Optimierung neuronaler Netze berechnet. Die Batch-Normalisierung wird
mit Fine-tuning und Feature Extraction verwendet, um den Einfluss der Be-
standteile eines neuronalen Netzes abzuschätzen. Eine Kombination dieser
Einflussgrößen mit verschiedenen Methoden wie Edge-bundling, Raytra-
cing, 3D-Impostor und einer speziellen Transparenztechnik führt zu einem
3D-Modell, das ein neuronales Netz darstellt. Die Validität der ermittelten
Einflusswerte wird demonstriert und das Potential der entwickelten Visua-
lisierung untersucht.
Tractography on HARDI data
(2011)
Diffusionsgewichtete Bildgebung ist eine wichtige Modalität in der klinischen Praxis. Sie stellt gegenwärtig die einzige Möglichkeit dar, nicht invasiv und in vivo Einblicke in das menschliche Gehirn zu erhalten. Die Einsatzgebiete dieser Technik sind sehr vielseitig. Sie wird zur Untersuchung des Gehirns, seiner Struktur, seiner Entwicklung und der Funktionsweisenseiner verschiedenen Areale einsetzt. Weiterhin spielt diese Modalität eine wichtige Rolle bei der Operationsplanung am Gehirn und der Untersuchung von Schlaganfall, Alzheimer und Multipler Sklerose. Diese Arbeit gibt eine kurze Einführung in die Bildgebungmittels MRT und geht auf die Entstehung diffusionsgewichtete Bilder ein. Darauf aufbauend wird der Diffusionstensor, die am meisten verbreitete Datenrepräsentation in der Diffusionsbildgebung, vorgestellt. Da die Repräsentation der Diffusion als Diffusionstensor erhebliche Einschränkungen darstellt, werden neue Methoden zur Datenrepräsentation vorgestellt und diskutiert. Diese neuen Methoden werden unter dem Begriff HARDI (Diffusionsbildgebung mit hoher Winkelauflösung, von engl. high angular resolution diffusion imaging) zusammengefasst. Weiterhin wird eine ausführliche Einführung in das Thema der Traktografie, der Rekonstruktion von Nervenbahnen im Gehirn, gegeben. Basierend auf diesem theoretischenWissen werden etablierte Algorithmen der Traktografie von Diffusionstensor- auf HARDI-Daten überführt. Dadurch wird die Rekonstruktion derNervenbahnen entscheidend verbessert. Es wird eine vollständig neue Methode vorgestellt, die in der Lage ist, Nervenbahnen sowohl auf einem Phantomdatensatz, als auch auf einem vom Menschen stammenden Gehirndatensatz zu rekonstruieren. Weiterhin wird ein neuartiger globaler Ansatz vorgestellt, um Voxel anhand ihrer Diffusionseigenschaften zu klassifizieren.
Topic Models sind ein beliebtes Werkzeug um Themen in großen Textkorpora zu identifizieren. Diese Textkorpora enthalten oft versteckte Meta-Gruppen. Das Größenverhältnis zwischen diesen Gruppen variiert meist stark. Die Präsenz dieser Gruppen wird in der Praxis oft ignoriert. Diese Masterarbeit erforscht daher, ob diese Gruppen Einfluss auf ein Topic Model haben.
Um den Einfluss zu testen, wird LDA auf Samples mit unterschiedlichen Gruppengrößen trainiert. Die Samples werden von Textkorpora mit großen Gruppenunterschieden (d.h. Sprachunterschieden) und kleinen Gruppenunterschieden (d.h. Unterschiede in der politische Orientierung) generiert. Die Leistungsfähigkeit von LDA wird per "Perplexity" evaluiert.
Der Einfluss von Gruppen auf die generelle Leistungsfähigkeit von Topic Models hängt von verschiedenen Faktoren der Gruppen ab, z.B. der Vorhersagbarkeit der Sprache generell. Die Leistungsfähigkeit der Topic Models für die einzelnen Gruppen wird von der Variation der relativen Gruppengrößen beeinflusst. Allerdings ist der Effekt für alle Datensätze verschieden.
LDA kann die Gruppen intern unterscheiden, wenn die Unterschiede der Gruppen groß genug sind (z.B. Sprachunterschiede). Der Anteil der Topics, die explizit für eine Gruppe gelernt werden, ist jedoch unterproportional zu dem Anteil der Gruppe im Trainingskorpus. Dieser Effekt verstärkt sich für kleinere Minderheiten.
Current political issues are often reflected in social media discussions, gathering politicians and voters on common platforms. As these can affect the public perception of politics, the inner dynamics and backgrounds of such debates are of great scientific interest. This thesis takes user generated messages from an up-to-date dataset of considerable relevance as Time Series, and applies a topic-based analysis of inspiration and agenda setting to it. The Institute for Web Science and Technologies of the University Koblenz-Landau has collected Twitter data generated beforehand by candidates of the European Parliament Election 2019. This work processes and analyzes the dataset for various properties, while focusing on the influence of politicians and media on online debates. An algorithm to cluster tweets into topical threads is introduced. Subsequently, Sequential Association Rules are mined, yielding wide array of potential influence relations between both actors and topics. The elaborated methodology can be configured with different parameters and is extensible in functionality and scope of application.
Digital transformation is a prevailing trend in the world, especially in dynamic Asia. Vietnam has recorded remarkable changes in the economy as domestic enterprises have made new strides in the digital transformation process. MB Bank, one of the prestigious financial groups in Vietnam, also takes advantage of digital transformation to have the opportunity to break through to become a large-scale technology enterprise with many factors such as improving customer experience, increasing customer base and increasing customer satisfaction. enhance competitiveness, build trust and loyalty for customers. However, in the process of converting MB, there are also many challenges that require banks to have appropriate policies to handle. It can be said that MB Bank is a typical case study of digital transformation in the banking sector in Vietnam.
Tracking ist ein zentraler Bestandteil vieler moderner technischer Anwendungen, insbesondere in den Bereichen autonome Systeme und Augmented Reality. Für Tracking gibt es viele unterschiedliche Ansätze. Ein erst seit kurzem verfolgter ist die Verwendung von Neuronalen Netzen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird eine eine Anwendung erstellt, welche für das Tracking ein Neuronales Netz verwendet. Dazu gehört ebenfalls die Erstellung von Trainingsdaten, sowie die Erstellung des Neuronalen Netzes und dessen Training.
Anschließend wird die Verwendung von Neuronalen Netzen für Tracking analysiert und ausgewertet. Hierunter fallen verschiedene Aspekte. Es wird für eine unterschiedliche Anzahl an Freiheitsgraden geprüft wie gut das Tracking funktioniert und wie viel Performance dieser Ansatz kostet. Des Weiteren wird die Menge der benötigten Trainingsdaten untersucht, der Einfluss der Architektur des Netzwerks und wie wichtig das Vorhandensein von Tiefendaten für die Funktion des Trackings ist. Dies soll einen Einblick ermöglichen wie relevant dieser Ansatz für den Einsatz in zukünftigen Produkten sein könnte.
Data visualization is an effective way to explore data. It helps people to get a valuable insight of the data by placing it in a visual context. However, choosing a good chart without prior knowledge in the area is not a trivial job. Users have to manually explore all possible visualizations and decide upon ones that reflect relevant and desired trend in the data, are insightful and easy to decode, have a clear focus and appealing appearance. To address these challenges we developed a Tool for Automatic Generation of Good viSualizations using Scoring (TAG²S²). The approach tackles the problem of identifying an appropriate metric for judging visualizations as good or bad. It consists of two modules: visualization detection: given a data-set it creates a list of combination of data attributes for scoring and visualization ranking: scores each chart and decides which ones are good or bad. For the later, an utility metric of ten criteria was developed and each visualization detected in the first module is evaluated on these criteria. Only those visualizations that received enough scores are then presented to the user. Additionally to these data parameters, the tool considers user perception regarding the choice of visual encoding when selecting a visualization. To evaluate the utility of the metric and the importance of each criteria, test cases were developed, executed and the results presented.
The status of Business Process Management (BPM) recommender systems is not quite clear as research states. The use of recommenders familiarized itself with the world during the rise of technological evolution in the past decade.Ever since then, several BPM recommender systems came about. However, not a lot of research is conducted in this field. It is not well known to what broad are the technologies used and how are they used. Moreover, this master’s thesis aims at surveying the BPM recommender systems existing. Building on this, the recommendations come in different shapes. They can be positionbased where an element is to be placed at an element’s front, back or to autocomplete a missing link. On the other hand, Recommendations can be textual, to fill the labels of the elements. Furthermore, the literature review for BPM recommender systems took place under the guides of a literature review framework. The framework suggests 5stages of consecutive stages for this sake. The first stage is defining a scope for the research. Secondly, conceptualizing the topic by choosing key terms for literature research. After that in the third stage, comes the research stage.As for the fourth stage, it suggests choosing analysis features over which the literature is to be synthesized and compared. Finally, it recommends defining the research agenda to describe the reason for the literature review. By invoking the mentioned methodology, this master’s thesis surveyed 18 BPM recommender systems. It was found as a result of the survey that there
are not many different technologies for implementing the recommenders. It was also found that the majority of the recommenders suggest nodes that are yet to come in the model, which is called forward recommending. Also, one of the results of the survey indicated the scarce use of textual recommendations to BPM labels. Finally, 18 recommenders are considered less than excepted for a developing field therefore as a result, the survey found a shortage in the number of BPM recommender systems. The results indicate several shortages in several aspects in the field of BPM recommender systems. On this basis, this master’s thesis recommends the future work on it the results.
This Master Thesis is an exploratory research to determine whether it is feasible to construct a subjectivity lexicon using Wikipedia. The key hypothesis is that that all quotes in Wikipedia are subjective and all regular text are objective. The degree of subjectivity of a word, also known as ''Quote Score'' is determined based on the ratio of word frequency in quotations to its frequency outside quotations. The proportion of words in the English Wikipedia which are within quotations is found to be much smaller as compared to those which are not in quotes, resulting in a right-skewed distribution and low mean value of Quote Scores.
The methodology used to generate the subjectivity lexicon from text corpus in English Wikipedia is designed in such a way that it can be scaled and reused to produce similar subjectivity lexica of other languages. This is achieved by abstaining from domain and language-specific methods, apart from using only readily-available English dictionary packages to detect and exclude stopwords and non-English words in the Wikipedia text corpus.
The subjectivity lexicon generated from English Wikipedia is compared against other lexica; namely MPQA and SentiWordNet. It is found that words which are strongly subjective tend to have high Quote Scores in the subjectivity lexicon generated from English Wikipedia. There is a large observable difference between distribution of Quote Scores for words classified as strongly subjective versus distribution of Quote Scores for words classified as weakly subjective and objective. However, weakly subjective and objective words cannot be differentiated clearly based on Quote Score. In addition to that, a questionnaire is commissioned as an exploratory approach to investigate whether subjectivity lexicon generated from Wikipedia could be used to extend the coverage of words of existing lexica.
FinTech is deemed to be an underexplored phenomenon even in academic and real environments. Among (1) “Sustainable FinTech” – the application of information technology as innovation in established financial services providers’ business operation; and (2) “Disruptive FinTech” – the provision of financial products and services by non-incumbents which in most cases are information technology entrepreneurs, the former receives more attention. In order to contribute to Disruptive FinTech category, the thesis strive to examine Entrepreneurial Strategy framework applied for technology players taking part in Vietnam financial market.
Die Mitralklappe ist eine der vier Herzklappen des Menschen und in der linken Herzkammer zu finden. Ihre Funktion ist es, den Blutfluss vom linken Atrium zum linken Ventrikel zu regeln. Pathologien können zu eingeschränker Funktionalität der Klappe führen, sodass Blut zurück ins Atrium fließen kann. Patienten, die von einer Fehlfunktion betroffen sind, leiden möglicherweise an Erschöpfung und Schmerzen in der Brust. Die Funktionalität kann chirurgisch wiederhergestellt werden, was meist ein langer und anstrengender Eingriff ist. Eine gründliche Planung ist daher nötig, um eine sichere und effektive Operation zu garantieren. Dies kann durch prä-operative Segmentierungen der Mitralklappe unterstützt werden. Eine post-operative Analyse kann den Erfolg eines Eingriffs feststellen. Diese Arbeit wird bestehende und neue Ideen zu einem neuen Ansatz kombinieren, der zur (semi-)automatischen Erstellung solcher Mitralmodelle dienen kann. Der manuelle Anteil garantiert ein Modell hoher Qualität, während der automatische Teil dazu beiträgt, wertvolle Arbeitszeit zu sparen.
Die Hauptbeiträge des automatischen Algorithmus sind eine ungefähre semantische Trennung der beiden Mitralsegel und ein Optimierungsprozess, der in der Lage ist, eine Koaptations-Linie und -Fläche zwischen den Segeln zu finden. Die Methode kann eine vollautomatische Segmentierung der Mitralsegel durchführen, wenn der Annulusring bereits gegeben ist. Die Zwischenschritte dieses Vorgangs werden in eine manuelle Segmentierungsmethode integriert, so dass ein Benutzer den Gesamtprozess beeinflussen kann. Die Qualität der generierten Mitralmodelle wird durch das Vergleichen mit vollständig manuell erstellten Modellen gemessen. Dies wird zeigen, dass übliche Methoden zur Bestimmung der Qualität einer Segmentierung zu allgemein gefasst sind und nicht ausreichen, um die echte Qualität eines Modells widerspiegeln zu können. Folglich führt diese Arbeit Messungen ein, die in der Lage sind, eine Segmentierung der Mitralklappe detailliert und unter Betracht anatomischer Landmarken bewerten zu können. Neben der intra-operativen Unterstützung eines Chirurgen liefert eine segmentierte Mitralklappe weitere Vorteile. Die Möglichkeit, die Anatomie einer Klappe patientenspezifisch aufzunehmen und objektiv zu bewerten, könnte als Grundlage für zukünftige medizinische Forschung in diesem Bereich dienen. Die Automatisierung erlaubt dabei das Bearbeiten großer Datenmengen mit reduzierter Abhängigkeit von Experten. Desweiteren könnten Simulationsmethoden, welche ein segmentiertes Modell als Eingabe nutzen, das Ergebnis einer Operation vorhersagen.
In scientific data visualization huge amounts of data are generated, which implies the task of analyzing these in an efficient way. This includes the reliable detection of important parts and a low expenditure of time and effort. This is especially important for the big-sized seismic volume datasets, that are required for the exploration of oil and gas deposits. Since the generated data is complex and a manual analysis is very time-intensive, a semi-automatic approach could on one hand reduce the time required for the analysis and on the other hand offer more flexibility, than a fully automatic approach.
This master's thesis introduces an algorithm, which is capable of locating regions of interest in seismic volume data automatically by detecting anomalies in local histograms. Furthermore the results are visualized and a variety of tools for the exploration and interpretation of the detected regions are developed. The approach is evaluated by experiments with synthetic data and in interviews with domain experts on the basis of real-world data. Conclusively further improvements to integrate the algorithm into the seismic interpretation workflow are suggested.
Semantische Daten zusammen mit General-Purpose-Programmiersprachen zu verwenden stellt nicht die einheitlichen Eigenschaften bereit, die man für eine solche Verwendung haben möchte. Die statische Fehlererkennung ist mangelhaft, insbesondere der statischen Typisierung anbetreffend. Basierend auf vorangegangener Arbeit an λ-DL, welches semantische Queries und Konzepte als Datentypen in ein typisiertes λ-Kalkül integriert, bringt dieses Werk dessen Ideen einen Schritt weiter, um es in eine Echtwelt-Programmiersprache zu integrieren. Diese Arbeit untersucht, wie λ-DLs Features erweitert und mit einer existierende Sprache vereinigt werden können, erforscht einen passenden Erweiterungsmechanismus und produziert Semantics4J, eine JastAdd-basierte Java-Sprachintegration für semantische Daten für typsichere OWL-Programmierung, zusammen mit Beispielen für ihre Verwendung.
Statistical Shape Models (SSMs) are one of the most successful tools in 3Dimage analysis and especially medical image segmentation. By modeling the variability of a population of training shapes, the statistical information inherent in such data are used for automatic interpretation of new images. However, building a high-quality SSM requires manually generated ground truth data from clinical experts. Unfortunately, the acquisition of such data is a time-consuming, error-prone and subjective process. Due to this effort, the majority of SSMs is often based on a limited set of this ground truth training data, which makes the models less statistically meaningful. On the other hand, image data itself is abundant in clinics from daily routine. In this work, methods for automatically constructing a reliable SSM without the need of manual image interpretation from experts are proposed. Thus, the training data is assumed to be the result of any segmentation algorithm or may originate from other sources, e.g. non-expert manual delineations. Depending on the algorithm, the output segmentations will contain errors to a higher or lower degree. In order to account for these errors, areas of low probability of being a boundary should be excluded from the training of the SSM. Therefore, the probabilities are estimated with the help of image-based approaches. By including many shape variations, the corrupted parts can be statistically reconstructed. Two approaches for reconstruction are proposed - an Imputation method and Weighted Robust Principal Component Analysis (WRPCA). This allows the inclusion of many data sets from clinical routine, covering a lot more variations of shape examples. To assess the quality of the models, which are robust against erroneous training shapes, an evaluation compares the generalization and specificity ability to a model build from ground truth data. The results show, that especially WRPCA is a powerful tool to handle corrupted parts and yields to reasonable models, which have a higher quality than the initial segmentations.
Öffentliche elektronische Beschaffung (eProcurement), bzw. strategischer elektronischer Einkauf (eSourcing), sind mit hoher Wahrscheinlichkeit Thema sobald eGovernment Experten aufeinander treffen. So ist es nicht überraschend, dass eProcurement im aktuellen Aktionsplan der EU als "high-impact service" eingestuft wurde. Dies lässt sich zum Großteil durch den großen Einfluss vom öffentlichen Einkauf auf die Staatskasse erklären. So macht eProcurement in der Regel bis zu 20% des BIP aus und beherbergt somit ein enormes Einsparpotenzial. Dieses Potenzial liegt zum Teil im gemeinsamen Europäischen Wirtschaftsraum, da effizientes länderübergreifendes eSourcing neue Möglichkeiten für Einkäufer sowie Lieferanten eröffnen kann. Um diese Möglichkeiten ausschöpfen zu können, müssen Prozesse und Tools in der Lage sein, miteinander zu kommunizieren, sich aufeinander abzustimmen oder transferierbar sein. In einem Wort, sie müssen interoperabel sein. In vielen wichtigen Bereichen ist Interoperabilität sehr weit fortgeschritten, in anderen hingegen muss noch viel verändert werden. Daher ist es von wesentlicher Bedeutung Interoperabilitätsanforderungen zu definieren, sowie den aktuellen Forschungs- und Entwicklungsstand zu evaluieren.
Currently more than 850 biological databases exist. The majority of biological knowledge is not in these databases but rather contained as free text in scientific literature. For systems biology tasks it is often necessary to integrate and extract data from heterogeneous databases and free text as well as to analyse the information in the context of experimental data. ONDEX is an integration framework which aims to address these challenges by combining features of database integration, text mining and sequence analysis with methods for graph-based data analysis and visualisation. The main topics of this diploma thesis are the redesign of the ONDEX backend, the development of a data exchange format, the development of a query environment and the allocation of Web services for data integration, data exchange and queries. These Web services allow backend workflow control from both local and remote workstations.
To construct a business process model manually is a highly complex and error-prone task which takes a lot of time and deep insights into the organizational structure, its operations and business rules. To improve the output of business analysts dealing with this process, different techniques have been introduced by researchers to support them during construction with helpful recommendations. These supporting recommendation systems vary in their way of what to recommend in the first place as well as their calculations taking place under the hood to recommend the most fitting element to the user. After a broad introduction into the field of business process modeling and its basic recommendation structures, this work will take a closer look at diverse proposals and descriptions published in current literature regarding implementation strategies to effectively and efficiently assist modelers during their business process model creation. A critical analysis of presentations in the selected literature will point out strengths and weaknesses of their approaches, studies and descriptions of those. As a result, the final concept matrix in this work will give a precise and helpful overview about the key features and recommendation methods used and implemented in previous research studies to pinpoint an entry into future works without the downsides already spotted by fellow researchers.
In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Echtzeitvisualisierung von
OpenVDB-Dateien untersucht. Die Grundlagen von OpenVDB, dessen
Möglichkeiten, und NanoVDB, der GPU-Schnittstelle, werden erforscht.
Es wird ein System entwickelt, welches PNanoVDB, die Grafik-APIPortierung
von OpenVDB, verwendet. Außerdem werden Techniken
zur Verbesserung und Beschleunigung eines Einzelstrahlansatzes zur
Strahlenverfolgung getestet und angepasst. Um eine Echtzeitfähigkeit
zu realisieren, werden zwei Einzelstreuungsansätze implementiert, von
denen einer ausgewählt, weiter untersucht und optimiert wird.
Dies ermöglicht potenziellen Nutzern eine direkte Rückmeldung über
ihre Anpassungen zu erhalten, sowie die Möglichkeit, alle Parameter zu
ändern, um einen freien Gestaltungsprozess zu gewährleisten.
Neben dem visuellen Rendering werden auch entsprechende Benchmarks
gesammelt, um verschiedene Verbesserungsansätze zu vergleichen und
deren Relevanz zu beweisen. Um eine optimale Nutzung zu erreichen,
wird auf die Rendering-Zeiten und den Speicherverbrauch auf der GPU
geachtet. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Integrierbarkeit und
Erweiterbarkeit des Programms gelegt, um eine einfache Integration in
einen bestehenden Echtzeit-Renderer wie U-Render zu ermöglichen.
Geographisches Cluster-basiertes Routing ist ein aktueller Ansatz, wenn es um das Entwicklen von effizienten Routingalgorithmen für drahtlose ad-hoc Netzwerke geht. Es gibt bereits eine Anzahl an Algorithmen, die Nachrichten nur auf Basis von Positionsinformationen durch ein drahtloses ad-hoc Netzwerk routen können. Darunter befinden sich sowohl Algorithmen, die auf das klassische Beaconing setzen, als auch Algorithmen, die beaconlos arbeiten (keine Informationen über die Umgebung werden benötigt, außer der eigenen Position und der Position des Ziels). Geographisches Routing mit Auslieferungsgarantie kann auch auf Overlay-Graphen durchgeführt werden. Bisher werden die dafür benötigten Overlay-Graphen nicht reaktiv konstruiert.
In dieser Arbeit wird ein reaktiver Algorithmus, der Beaconless Cluster Based Planarization Algorithmus (BCBP), für die Konstruktion eines planaren Overlay-Graphen vorgestellt, der die benötigte Anzahl an Nachrichten für die Konstruktion eines planaren Overlay-Graphen, und demzufolge auch Cluster-basiertes geographishes Routing, deutlich reduziert. Basierend auf einem Algorithmus für Cluster-basierte Planarisierung, konstruiert er beaconlos einen planaren Overlay-Graphen in einem unit disk graph (UDG). Ein UDG ist ein Modell für ein drahtloses Netzwerk, bei dem alle Teilnehmer den gleichen Senderadius haben.
Die Evaluierung des Algorithmus zeigt, dass er wesentlich effizienter ist als die Baecon-basierte Variante. Ein weiteres Ergebnis dieser Arbeit ist ein weiterer beaconloser Algorithmus (Beaconless LLRAP (BLLRAP)), für\r\nden zwar die Planarität, aber nicht die Konnektivität nachgewiesen werden konnte.
Predictive Process Monitoring setzt sich als Hilfsmittel zur Unterstützung der betrieblichen Abläufe in Unternehmen immer mehr durch Die meisten heute verfüg-baren Softwareanwendungen erfordern jedoch ein umfangreiches technisches Know-how des Betreibers und sind daher für die meisten realen Szenarien nicht geeignet. Daher wird in dieser Arbeit eine prototypische Implementierung eines Predictive Process Monitoring Dashboards in Form einer Webanwendung vorgestellt. Das System basiert auf dem von Bartmann et al. (2021) vorgestellten PPM-Camunda-Plugin und ermöglicht es dem Benutzer, auf einfache Weise Metriken, Visualisierungen zur Darstellung dieser Metriken und Dashboards, in denen die Visualisierungen angeordnet werden können, zu erstellen. Ein Usability-Test mit Testnutzern mit unterschiedlichen Computerkenntnissen wird durchgeführt, um die Benutzerfreundlichkeit der Anwendung zu bestätigen.
Der Industriestandard Decision Model and Notation (DMN) ermöglicht seit 2015 eine neue Art der Formalisierung von Geschäftsregeln. Hier werden Regeln in sogenannten Entscheidungstabellen modelliert, die durch Eingabespalten und Ausgabespalten definiert sind. Zudem sind Entscheidungen in graphartigen Strukturen angeordnet (DRD Ebene), die Abhängigkeiten unter diesen erzeugen. Nun können, mit gegebenen Input, Entscheidungen von geeigneten Systemen angefragt werden. Aktivierte Regeln produzieren dabei einen Output für die zukünftige Verwendung. Jedoch erzeugen Fehler während der Modellierung fehlerhafte Modelle, die sowohl in den Entscheidungstabellen als auch auf der DRD Ebene auftreten können. Nach der Design Science Research Methodology fokus\-siert diese Arbeit eine Implementierung eines Verifikationsprototyps für die Erkennung und Lösung dieser Fehler während der Modellierungsphase. Die vorgestellten Grundlagen liefern die notwendigen theoretischen Grundlagen für die Entwicklung des Tools. Diese Arbeit stellt außerdem die Architektur des Werkzeugs und die implementierten Verifikationsfähigkeiten vor. Abschließend wird der erstellte Prototyp evaluiert.
This thesis explores the possibilities of probabilistic process modelling for the Computer Supported Cooperative Work (CSCW) systems in order to predict the behaviour of the users present in the CSCW system. Toward this objective applicability, advantages, limitations and challenges of probabilistic modelling are excavated in context of CSCW systems. Finally, as a primary goal seven models are created and examined to show the feasibilities of probabilistic process discovery and predictions of the users behaviour in CSCW systems.
Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.
In dieser Arbeit wird die Geschwindigkeit des Simulationscodes zur Pho-
tonenausbreitung beim IceCube-Projekt (clsim) optimiert. Der Prozess der
GPU-Code-Analyse und Leistungsoptimierung wird im Detail beschrie-
ben. Wenn beide Codes auf der gleichen Hardware ausgeführt werden,
wird ein Speedup von etwa 3x gegenüber der ursprünglichen Implemen-
tierung erreicht. Vergleicht man den unveränderten Code auf der derzeit
von IceCube verwendeten Hardware (NVIDIA GTX 1080) mit der opti-
mierten Version, die auf einer aktuellen GPU (NVIDIA A100) läuft, wird
ein Speedup von etwa 9,23x beobachtet. Alle Änderungen am Code wer-
den vorgestellt und deren Auswirkung auf die Laufzeit und Genauigkeit
der Simulation diskutiert.
Der für die Optimierung verfolgte Weg wird dann in einem Schema
verallgemeinert. Programmierer können es als Leitfaden nutzen, um große
und komplexe GPU-Programme zu optimieren. Darüber hinaus wird die
per warp job-queue, ein Entwurfsmuster für das load balancing innerhalb
eines CUDA-Thread-Blocks, im Detail besprochen.
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.
Mit dem Erscheinen moderner Virtual Reality (VR) Headsets auf dem Verbrauchermarkt, gab es den bisher größten Aufschwung in der Geschichte der VR Technologie. Damit einhergehend rücken aber auch die Problematiken aktueller VR Hardware immer mehr in den Vordergrund. Insbesondere die Steuerung in VR war schon immer ein komplexes Thema.
Eine mögliche Lösung bietet die Leap Motion: Ein Hand-Tracking Gerät, welches ursprünglich für den Desktop-Einsatz entwickelt wurde, aber mit dem letzten größeren Softwareupdate an üblichen VR Headsets angebracht werden kann. Dieses Gerät ermöglicht ein sehr genaues Tracking beider Hände und aller Finger. Damit ist es möglich, diese vollständig in der VR Welt zu replizieren und zur Steuerung zu verwenden.
Ziel dieser Arbeit ist es, virtuelle Benutzeroberflächen zu entwerfen, die mit der Leap Motion bedient werden können. Dies soll eine natürliche Interaktion zwischen dem Benutzer und der VR-Umgebung ermöglichen. Danach werden mit Hilfe einer Demoanwendung Probanden-Tests durchgeführt, um ihre Leistung zu bewerten und mit herkömmlichen VR-Reglern zu vergleichen.
Knowledge-based authentication methods are vulnerable to Shoulder surfing phenomenon.
The widespread usage of these methods and not addressing the limitations it has could result in the user’s information to be compromised. User authentication method ought to be effortless to use and efficient, nevertheless secure.
The problem that we face concerning the security of PIN (Personal Identification Number) or password entry is shoulder surfing, in which a direct or indirect malicious observer could identify the user sensitive information. To tackle this issue we present TouchGaze which combines gaze signals and touch capabilities, as an input method for entering user’s credentials. Gaze signals will be primarily used to enhance targeting and touch for selecting. In this work, we have designed three different PIN entry method which they all have similar interfaces. For the evaluation, these methods were compared based on efficiency, accuracy, and usability. The results uncovered that despite the fact that gaze-based methods require extra time for the user to get familiar with yet it is considered more secure. In regards to efficiency, it has the similar error margin to the traditional PIN entry methods.
Die Material Point Method (MPM) hat sich in der Computergrafik als äußerst fähige Simulationsmethode erwiesen, die in der Lage ist ansonsten schwierig zu animierende Materialien zu modellieren [1, 2]. Abgesehen von der Simulation einzelner Materialien stellt die Simulation mehrerer Materialien und ihrer Interaktion weitere Herausforderungen bereit. Dies ist Thema dieser Arbeit. Es wird gezeigt, dass die MPM durch die Fähigkeit Eigenkollisionen implizit handzuhaben ebenfalls in der Lage ist Kollisionen zwischen Objekten verschiedenster Materialien zu beschreiben, selbst, wenn verschiedene Materialmodelle eingesetzt werden. Dies wird dann um die Interaktion poröser Materialien wie in [3] erweitert, was ebenfalls gut mit der MPM integriert. Außerdem wird gezeigt das MPM auf Basis eines einzelnen Gitters als Untermenge dieses Mehrgitterverfahrens betrachtet werden kann, sodass man das gleiche Verhalten auch mit mehreren Gittern modellieren kann. Die poröse Interaktion wird auf beliebige Materialien erweitert, einschließlich eines frei formulierbaren Materialinteraktionsterms. Das Resultat ist ein flexibles, benutzersteuerbares Framework das unabhängig vom Materialmodell ist. Zusätzlich wird eine einfache GPU-Implementation der MPM vorgestellt, die die Rasterisierungspipeline benutzt um Schreibkonflikte aufzulösen. Anders als andere Implementationen wie [4] ist die vorgestellte Implementation kompatibel mit einer Breite an Hardware.
Particle Swarm Optimization ist ein Optimierungsverfahren, das auf der Simulation von Schwärmen basiert.
In dieser Arbeit wird ein modifizierter Algorithmus, der durch Khan et al. 2010 eingeführt wurde, zur Schätzung der lokalen Kamerapose in 6DOF verwendet. Die Poseschätzung basiert auf kontinuierlichen Farb-und Tiefendaten, die durch einen RGB-D Sensor zur Verfügung gestellt werden. Daten werden von unterschiedlichen Posen aufgenommen und als gemeinsames Model registriert. Die Genauigkeit und Berechnungsdauer der Implementierung wird mit aktuellen Algorithmen verglichen und in unterschiedlichen Konfigurationen evaluiert.
Unstrukturierte Textdokumente enthalten viele Informationen, die heutzutage mit automatisierten Methoden extrahiert werden können. In dieser Arbeit wird ein Framework entwickelt, mit dessen Hilfe ein Evaluationsschema zur Evaluation von Textverarbeitungstools erarbeitet wird. Das Evaluationsschema basiert auf der Modelabhängigen Softwarevaluation und der modelabhängige Teil basiert auf dem Verarbeitungsprozess, der von dem Conceptual Analysis Process abgeleitet ist. Der Conceptual Analysis Process ist im Rahmen des GLODERS Projektes entwickelt wurden. GLODERS ist ein EU-Projekt mit dem Fokus, ein IKT Modell zu entwickeln, welches helfen soll, Extortion Racket Systems besser zu verstehen. Im Rahmes des GLODERS Projektes wurden Gerichtsdokumente eines Falles in Deutschland zu Verfügungrngestellt, die in dieser Arbeit die Datengrundlage stellen. Zum Schutz involvierter Personen sind die Daten anonymisiert. Mit dem entwickelten Schema werden dann sechs verschiedene Softwarelösungen in Bezug auf die automatisierte Verarbeitungrnvon unstrukturierten Textdokumenten evaluiert.
While Virtual Reality has been around for decades it gained new life in recent years. The release of the first consumer hardware devices allows fully immersive and affordable VR for the user at home. This availability lead to a new focus of research on technical problems as well as psychological effects. The concepts of presence, describing the feeling of being in the virtual place, body ownership and their impact are central topics in research for a long time and still not fully understood.
To enable further research in the area of Mixed Reality, we want to introduce a framework that integrates the users body and surroundings inside a visual coherent virtual environment. As one of two main aspects we want to merge real and virtual objects to a shared environment in a way such that they are no longer visually distinguishable. To achieve this the main focus is not supposed to be on a high graphical fidelity but on a simplified representation of reality. The essential question is, what level of visual realism is necessary to create a believable mixed reality environment that induces a sense of presence in the user? The second aspect considers the integration of virtual persons. Can characters be recorded and replayed in a way such that they are perceived as believable entities of the world and therefore act as a part of the users environment?
The purpose of this thesis was the development of a framework called Mixed Reality Embodiment Platform. This inital system implements fundamental functionalities to be used as a basis for future extensions to the framework. We also provide a first application that enables user studies to evaluate the framework and contribute to aforementioned research questions.
Das Ziel dieser Masterarbeit war es ein CRM System für das Assist Team der CompuGroup Medical zu entwickeln, welches Open Innovation in die Entwicklung der Minerva 2.0 Software integriert. Um dies zu erreichen wurden CRM Methoden mit Social Networ- king Systemen kombiniert, basierend auf der Forschung von Lin und Chen (2010, S. 11 – 30). Um die definierten Ziele zu erreichen wurde Literatur analysiert, wie ein CRM System und eine Online Community erfolgreich implementiert werden können und dies auf die Entwicklung der Minerva Community angewendet. Dabei wurde sich an den Design Science Richtlinien von Hevner u. a. (2004, S. 75 – 104) orientiert. Das fertige Produkt wurde basierend auf Kunden- und Managementanforderungen entworfen und wurde an- schließend aus Kunden- und Firmenperspektive evaluiert.
Die Verwendung von Multi-Agenten-Systemen in Verbindung mit Agenten-orientiertem Software Engineering stellt mittlerweile einen ausgereiften Ansatz zur Modellierung komplexer Systeme dar. Allerdings finden Multi-Agenten-Systeme im weiteren Feld der Softwareentwicklung bisher nur schwachen Anklang. Im Kontrast dazu erregt die Anerkennung des interdisziplinären Feldes der sozialwissenschaftlichen Simulation über akademische Grenzen hinaus zunehmend die Aufmerksamkeit des 'Mainstream' der Agentenforscher. Dies nimmt sich diese Arbeit zum Anlass, die Verwendung von Multi-Agenten-Systemen im weiteren Feld der Software-Entwicklung voranzutreiben und gleichzeitig die unterschiedlichen Schwerpunkte von sozialwissenschaftlicher Simulation und Multi-Agenten-Systemen zu analysieren. Im Zuge dessen bietet sich die Reimplementierung des effizienzorientierten Micro-Agenten-Konzepts, welches den Kern der Otago Agent Platform (OPAL) bildet, an. Ergebnis ist eine eigenständige Micro-Agenten-Plattform, µ², die zahlreiche konzeptionelle wie technische Innovationen bietet. Dazu gehören die Integration der funktional orientierten Programmiersprache Clojure sowie die Implementation asynchroner Nachrichtenübermittlung. Als weiterer Aspekt wird die zunehmend populäre mobile Anwendungsplattform Android berücksichtigt. Über die reine Portierung der Agentenplattform hinaus weist Android Merkmale von Multi-Agenten-Systemen auf. Die Verbindung der Kommunikationsmechanismen von Android und Micro-Agenten-Plattform erweitert das Funktionsspektrum auf beiden Seiten: Micro-Agenten können unmittelbar auf beliebige Android-Funktionalität zugreifen, während Android die Micro-Agenten-Plattform als netzwerkweite Kommunikationsmiddleware verwenden kann. Potentiale dieser symbiotischen Beziehung erstrecken sich darüber hinaus in die Bereiche der Entwicklung 'intelligenter' mobiler Anwendungen sowie Robotik. Weiteres Ziel der Arbeit ist die Bereitstellung von Erweiterungen der Plattform, die eine Verwendung im Kontext sozialwissenschaftlicher Simulation ermöglichen. Das aus Softwareentwicklungssicht schwache, jedoch aus Simulationssicht relativ mächtige Micro-Agenten-Konzept zeigt seine Qualitäten im Kontext kommunikationsintensiver Szenarien. Um dies zu realisieren, wird ein Simulationszenario basierend auf Hofstede's Cultural Dimensions konstruiert, welches die Gruppenbildung interkultureller Individuen simuliert. Neben dem Nachweis der Anwendbarkeit der Plattform für Simulationsszenarien zeigen sich interessante Muster in und außerhalb der gebildeten Gruppen. Insgesamt zeigt diese explorative Arbeit ein breites Potential zur Verwendung von Agenten- respektive Micro-Agenten-Prinzipien auf. Dies reicht von Agentenorientierter Modellierung bis zum Potential, die Konvergenz mobiler und stationärer Anwendungen voranzutreiben. Darüber hinaus bieten sich weitere Verbesserungspotentiale am Micro-Agenten-Konzept sowie der Plattform selbst, ebenso wie eine intensivere Untersuchung der direkten Interaktion von Micro-Agenten mit mobilen Umgebungen an. Unabhängig davon bietet das entwickelte Simulationsmodell einen Ansatz für die Verwendung kultureller Aspekte im Kontext intelligenter Agenten.
Mapping ORM to TGraph
(2017)
Object Role Modeling (ORM) is a semantic modeling language used to describe objects and their relations amongst each other. Both objects and relations may be subject to rules or ORM constraints.
TGraphs are ordered, attributed, typed and directed graphs. The type of a TGraph and its components, the edges and vertices, is defined using the schema language graph UML (grUML), a profiled version of UML class diagrams. The goal of this thesis is to map ORM schemas to grUML schemas in order to be able to represent ORM schema instances as TGraphs.
Up to this point, the preferred representation for ORM schema instances is in form of relational tables. Though mappings from ORM schemas to relational schemas exist, those publicly available do not support most of the constraints ORM has to offer.
Constraints can be added to grUML schemas using the TGraph query language GReQL, which can efficiently check whether a TGraph validates the constraint or not. The graph library JGraLab provides efficient implementations of TGraphs and their query language GReQL and supports the generation of grUML schemas.
The first goal of this work is to perform a complete mapping from ORM schemas to grUML schemas, using GReQL to sepcify constraints. The second goal is to represent ORM instances in form of TGraphs.
This work gives an overview of ORM, TGraphs, grUML and GReQL and the theoretical mapping from ORM schemas to grUML schemas. It also describes the implementation of this mapping, deals with the representation of ORM schema instances as TGraphs and the question how grUML constraints can be validated.
Business Process Querying (BPQ) is a discipline in the field of Business Process Man- agement which helps experts to understand existing process models and accelerates the development of new ones. Its queries can fetch and merge these models, answer questions regarding the underlying process, and conduct compliance checking in return. Many languages have been deployed in this discipline but two language types are dominant: Logic-based languages use temporal logic to verify models as finite state machines whereas graph-based languages use pattern matching to retrieve subgraphs of model graphs directly. This thesis aims to map the features of both language types to features of the other to identify strengths and weaknesses. Exemplarily, the features of Computational Tree Logic (CTL) and The Diagramed Modeling Language (DMQL) are mapped to one another. CTL explores the valid state space and thus is better for behavioral querying. Lacking certain structural features and counting mechanisms it is not appropriate to query structural properties. In contrast, DMQL issues structural queries and its patterns can reconstruct any CTL formula. However, they do not always achieve exactly the same semantic: Patterns treat conditional flow as sequential flow by ignoring its conditions. As a result, retrieved mappings are invalid process execution sequences, i.e. false positives, in certain scenarios. DMQL can be used for behavioral querying if these are absent or acceptable. In conclusion, both language types have strengths and are specialized for different BPQ use cases but in certain scenarios graph-based languages can be applied to both. Integrating the evaluation of conditions would remove the need for logic-based languages in BPQ completely.
The publication of open source software aims to support the reuse, the distribution and the general utilization of software. This can only be enabled by the correct usage of open source software licenses. Therefore associations provide a multitude of open source software licenses with different features, of which a developer can choose, to regulate the interaction with his software. Those licenses are the core theme of this thesis.
After an extensive literature research, two general research questions are elaborated in detail. First, a license usage analysis of licenses in the open source sector is applied, to identify current trends and statistics. This includes questions concerning the distribution of licenses, the consistency in their usage, their association over a period of time and their publication.
Afterwards the recommendation of licenses for specific projects is investigated. Therefore, a recommendation logic is presented, which includes several influences on a suitable license choice, to generate an at most applicable recommendation. Besides the exact features of a license of which a user can choose, different methods of ranking the recommendation results are proposed. This is based on the examination of the current situation of open source licensing and license suggestion. Finally, the logic is evaluated on the exemplary use-case of the 101companies project.
The extensive literature in the data visualization field indicates that the process of creating efficient data visualizations requires the data designer to have a large set of skills from different fields (such as computer science, user experience, and business expertise). However, there is a lack of guidance about the visualization process itself. This thesis aims to investigate the different processes for creating data visualizations and develop an integrated framework to guide the process of creating data visualizations that enable the user to create more useful and usable data visualizations. Firstly, existing frameworks in the literature will be identified, analyzed and compared. During this analysis, eight views of the visualization process are developed. These views represent the set of activities which should be done in the visualization process. Then, a preliminary integrated framework is developed based on an analysis of these findings. This new integrated framework is tested in the field of Social Collaboration Analytics on an example from the UniConnect platform. Lastly, the integrated framework is refined and improved based on the results of testing with the help of diagrams, visualizations and textual description. The results show that the visualization process is not a waterfall type. It is the iterative methodology with the certain phases of work, demonstrating how to address the eight views with different levels of stakeholder involvement. The findings are the basis for a visualization process which can be used in future work to develop the fully functional methodology.
Das Internet der Dinge – Internet of Things (IoT) – ist kürzlich der entfernten Vision des Ubiquitous Computing entwachsen und findet nunmehr konkret Eingang in Politik und Wirtschaft, welches sich in aufwendigen Förderprogrammen äußert. Unternehmen sehen sich mit dem von Experten vorhergesagten, gravierenden Wandel von Geschäftsmodellen konfrontiert und müssen darauf reagieren, um im Wettbewerb bestehen zu können. Obgleich daher ein Bedarf zur Strategieentwicklung bezüglich der kommenden Veränderungen in Unternehmen besteht, ist das Thema des organisationsbezogenen Wandels in Hinblick auf die neue Technologie in der akademischen Diskussion derzeit noch wenig präsent. Die vorliegende Arbeit erforscht IoT-verknüpften Wandel in Unternehmen, indem sie un- terschiedliche Arten des Wandels identifiziert und klassifiziert. Sie kombiniert zu diesem Zweck den methodischen Ansatz der gegenstandsbezogenen Theoriebildung (Grounded Theory) mit einer Diskussion und Klassifikation von identifizierten Veränderungen vor dem Hintergrund eines strukturierten Literaturüberblicks im Bereich des Wandels in Organisationen. Diesbezüglich erfolgt eine Meta-Analyse von Fallstudien mittels einer qualitativ-explorativen Kodierungs-Methode zur Identifizierung von Kategorien des organisationsbezogenen Wandels, welcher mit der Einführung von IoT in Verbindung steht. Darüber hinaus wird eine Gegenüberstellung der identifizierten Kategorien mit vorherigem technologie-verknüpftem Wandel am Beispiel von Electronic Business (e-business), Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen und Customer Relationship Management (CRM)-Systemen durchgeführt. Den Hauptbeitrag dieser Arbeit stellt die Entwicklung eines umfassenden Modells von organisationsbezogenem Wandel bezüglich IoT dar. Das Modell präsentiert zwei Hauptthemen des Wandels, welche nahe legen, dass persönliche, intelligente Objekte Unternehmen dadurch verändern werden, dass vermehrt personen-gebundene, mobile Geräte zum Einsatz kommen. Objekte schlagen ihren Nutzern Tätigkeiten oder den gesamten Arbeitsablauf vor und versuchen gefährliche Situationen zu vermeiden. Gleichzeitig wird die Verfügbarkeit von Informationen im Unternehmen bis zur ubiquitären Präsenz steigen. Dies wird es letztlich ermöglichen, Informationen bezüglich Objekten und Personen jederzeit und an jedem Ort zu nutzen. Als Nebenergebnis gibt die vorliegende Arbeit einen Überblick über Konzepte der wissenschaftlichen Literatur im Bereich technologie-verknüpften Wandels in Organisationen.
Das Internet of Things (IoT) ist ein schnell wachsendes, technologisches Konzept, das darauf abzielt, verschiedenste physikalische und virtuelle Objekte in einem globalen Netzwerk zu vereinen um Interaktion und Kommunikation zwischen diesen Objekten zu ermöglichen (Atzori, Iera and Morabito, 2010). Die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie sind vielfältig und könnten Gesellschaft und Wirtschaft in ähnlicher Weise verändern wie die Nutzung des Internets (Chase, 2013). Darüber hinaus nimmt das Internet of Things eine zentrale Rolle in der Realisation von visionären Zukunftskonzepten ein, beispielsweise Smart City oder Smart Healthcare. Zudem verspricht die Anwendung dieser Technologie Möglichkeiten, verschiedene Aspekte der Nachhaltigkeit zu verbessern und zu einem bewussteren, effizienteren und schonenderen Umgang mit natürlichen Ressourcen beizutragen (Maksimovic, 2017). Das Handlungsprinzip der Nachhaltigkeit gewinnt im gesellschaftlichen und akademischen Diskurs zunehmend an Bedeutung und trägt den teils schädlichen Produktions- und Konsummustern des vergangenen Jahrhunderts Rechnung (Mcwilliams et al., 2016). Im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit ist die fortschreitende Verbreitung von IoT Technologie allerdings auch mit Risiken verknüpft, die im Rahmen des Vorsorgeprinzips rechtzeitig bedacht werden müssen (Harremoës et al., 2001). Dazu zählen der massive Energie- und Rohstoffbedarf der Produktion und des Betriebs von IoT Objekten, sowie deren Entsorgung (Birkel et al., 2019). Die genauen Zusammenhänge und Auswirkungen von IoT im Bezug auf Nachhaltigkeit sind bisher nur unzureichend erforscht und nehmen keine zentrale Rolle in der Diskussion dieser Technologie ein (Behrendt, 2019). Diese Arbeit hat daher das Ziel, einen umfassenden Überblick der Zusammenhänge zwischen IoT Technologie und Nachhaltigkeitsaspekten zu erarbeiten.
Um dieses Ziel zu verwirklichen, verwendet diese Arbeit die Grounded Theory Methodik in Verbindung mit einer umfassenden Literaturanalyse. Die analysierte Literatur besteht dabei aus Forschungsbeiträgen, die besonders dem Gebiet der Informationstechnik (IT) entstammen. Auf Grundlage dieser Literaturanalyse wurden Aspekte, Lösungsansätze, Effekte und Barrieren im Kontext von IoT und Nachhaltigkeit erarbeitet. Im Laufe der Analyse kristallisierten sich zwei zentrale Sichtweisen auf IoT im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit heraus. IoT für Nachhaltigkeit (IoT4Sus) beschreibt dabei den Einsatz und die Nutzung von IoT generierten Informationen, um eine Verbesserung im Hinblick auf verschiedene Nachhaltigkeitsaspekte zu erzielen. Nachhaltigkeit für IoT (Sus4IoT) hingegen fokussiert Nachhaltigkeitsaspekte der eingesetzten Technologie und zeigt Lösungen auf um, mit der Produktion und dem Betrieb verknüpfte, negative Auswirkungen auf Nachhaltigkeit zu verringern. Die erarbeiteten Aspekte und Beziehungen wurden in einem umfangreichen Rahmenwerk, dem CCIS Framework, festgehalten und dargestellt. Dieses Rahmenwerk stellt ein Werkzeug zur Erfassung relevanter Aspekte und Beziehungen in diesem Bereich dar und trägt damit zur Bewusstseinsbildung in diesem Kontext bei. Darüber hinaus empfiehlt das Rahmenwerk ein Handlungsprinzip um die Performance von IoT Systemen im Rahmen der Nachhaltigkeit zu optimieren.
Der zentrale Beitrag dieser Arbeit besteht in der Bereitstellung des CCIS Framework, sowie der darin enthaltenen Informationen hinsichtlich der Aspekte und Beziehungen von IoT und Nachhaltigkeit.
Das Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es, verschiedene vorhandene cloud-basierte Internet of Things (IoT) Entwicklungsplattformen zu untersuchen und hier im Speziellen eine Plattform (IBM Watson IoT) anhand eines Anwendungsfallszenarios detailliert zu untersuchen. Bei IoT handelt es sich um eine aufkommende Technologie mit der Vision, die virtuelle Welt (z.B. Clouds, soziale Netzwerke) und die physikalische Welt (z.B. Geräte, Autos, Kühlschrank, Menschen, Tiere) durch die Internettechnologie miteinander zu verknüpfen. Beispielsweise kann das IoT-Konzept von “smart cities”, welche das Ziel verfolgen, die Produktivität und die Geschäftsentwicklung sowie die sozialen und kulturellen Angebote in der Stadt zu verbessern, durch die Nutzung von Sensoren, Aktuatoren, Clouds und mobilen Geräten erreicht werden (IEEE, 2015). Ein Sensor (z.B. ein Temperatursensor) in einem Gebäude (globale Welt) kann Echtzeitdaten an die IoT Cloud-Plattform (virtuelle Welt) senden, wo sie überwacht, gespeichert und analysiert werden oder eine Aktion auslösen können (z.B. das Kühlsystem in einem Gebäude anschalten, wenn die Temperatur eine bestimmte Grenze überschreitet). Obwohl IoT viele Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen schafft (z.B. Transportwesen, Gesundheitsversorgung, verarbeitende Industrie), bringt es auch Herausforderungen mit sich, wie z.B. die Standardisierung, Interoperabilität, Skalierbarkeit, Sicherheit und Privatsphäre. In diesem Bericht werden IoT Konzepte und verwandte Schlüsselprobleme behandelt.
Der Fokus dieser wissenschaftlichen Untersuchung liegt in dem Vergleich verschiedener cloud-basierter IoT Plattformen, um die geschäftlichen Aspekte und die technischen Funktionen zu verstehen, die diese bieten. Die cloud-basierten IoT Plattformen von IBM, Google, Microsoft, PTC und Amazon wurden dabei untersucht.
Für die Ausgestaltung dieser Arbeit wurde die Design Science Research (DSR) Methode verwendet; für die Nachbildung des Echtzeit-IoT Systems wurde die IOT-A modellig Methode verwendet.
Der Vergleich verschiedener cloud-basierter IoT Entwicklungsplattformen zeigt, dass alle untersuchten Plattformen einfache IoT Funktionen bereitstellen, wie z.B. die Verbindung von IoT Geräten und der cloud-basierten IoT Plattform, das Sammeln von Daten von IoT Geräten, die Datenspeicherung und die Datenanalyse. Jedoch ist die IBM IoT Plattform den anderen Plattformen gegenüber aufgrund des integrierten Laufzeitsystems im Vorteil; dies macht sie zudem entwicklerfreundlich. Aus diesem Grund wurde die IBM Watson IoT für Bluemix für die weitere Untersuchung ihrer Einsatzmöglichkeiten ausgewählt. Das Angebot von IBM Watson IoT für Bluemix beinhalten Analytik, Risikomanagement, Verbindungs- und Informationsmanagement. Es wurde ein Anwendungsfall implementiert, um die Einsatzmöglichkeiten der IBM Watson IoT Plattform einzuschätzen. Die digitalen Artefakte (d.h. Anwendungen) wurden entwickelt, um die IoT Lösung von IBM zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass IBM eine skalierbare und entwickler- und einsetzungsfreundliche IoT Plattform bietet. Die enthaltene kognitive, kontextuelle und vorhersehbare Analytik erlaubt eine vielversprechende Funktionsweise, die Einblicke auf Basis der IoT Daten gewährt, die durch Sensoren oder andere IoT Geräte übertragen werden.
Die vorliegende Arbeit behandelt Techniken zur interakativen und physikalisch basierten Darstellung von Haaren für Computer-Generated Imagery (CGI). Dafür werden Techniken zur Simulation und Approximierung der Interaktionen von Licht mit Haar hergeleitet und vorgestellt. Des Weiteren wird beschrieben, wie Haare, trotz solch berechnungsintensiver Algorithmen, sehr interaktiv dargestellt werden können. Verfahren zur Berechnung von Schatten in Haaren sowie Ansätze zur effizienten Darstellung von Haar als transparente Geometrie werden ebenfalls vorgestellt. Einen Hauptschwerpunkt der Arbeit bildet dabei der DBK-Buffer, welcher im Rahmen dieser konzeptioniert, implementiert und evaluiert wurde. Mit Hilfe des DBK-Buffers ist es möglich tausende von transparenten Haaren sehr effizient darzustellen ohne auf Funktionalitäten der neusten Grafikkarten-Generation, oder sehr viel Videospeicher, angewiesen zu sein. Darüber hinaus wurde eine umfassende Evaluierung der beschriebenden Techniken bezüglich der visuellen Qualität, der Performanz und des Speicheraufwandes durchgeführt. Dabei wurde gezeigt, dass Haare nicht nur mit interaktiven, sondern sogar mit echtzeitfähigen Bildwiederholungsraten physikalisch basiert dargestellt werden können.
The output of eye tracking Web usability studies can be visualized to the analysts as screenshots of the Web pages with their gaze data. However, the screenshot visualizations are found to be corrupted whenever there are recorded fixations on fixed Web page elements on different scroll positions. The gaze data are not gathered on their fixated fixed elements; rather they are scattered on their recorded scroll positions. This problem has raised our attention to find an approach to link gaze data to their intended fixed elements and gather them in one position on the screenshot. The approach builds upon the concept of creating the screenshot during the recording session, where images of the viewport are captured on visited scroll positions and lastly stitched into one Web page screenshot. Additionally, the fixed elements in the Web page are identified and linked to their fixations. For the evaluation, we compared the interpretation of our enhanced screenshot against the video visualization, which overcomes the problem. The results revealed that both visualizations equally deliver accurate interpretations. However, interpreting the visualizations of eye tracking Web usability studies using the enhanced screenshots outperforms the video visualizations in terms of speed and it requires less temporal demands from the interpreters.
The content aggregator platform Reddit has established itself as one of the most popular websites in the world. However, scientific research on Reddit is hindered as Reddit allows (and even encourages) user anonymity, i.e., user profiles do not contain personal information such as the gender. Inferring the gender of users in large-scale could enable the analysis of gender-specific areas of interest, reactions to events, and behavioral patterns. In this direction, this thesis suggests a machine learning approach of estimating the gender of Reddit users. By exploiting specific conventions in parts of the website, we obtain a ground truth for more than 190 million comments of labeled users. This data is then used to train machine learning classifiers to use them to gain insights about the gender balance of particular subreddits and the platform in general. By comparing a variety of different approaches for classification algorithm, we find that character-level convolutional neural network achieves performance with an 82.3% F1 score on a task of predicting a gender of a user based on his/her comments. The score surpasses 85% mark for frequent users with more than 50 comments. Furthermore, we discover that female users are less active on Reddit platform, they write fewer comments and post in fewer subreddits on average, when compared to male users.
Belief revision is the subarea of knowledge representation which studies the dynamics of epistemic states of an agent. In the classical AGM approach, contraction, as part of the belief revision, deals with the removal of beliefs in knowledge bases. This master's thesis presents the study and the implementation of concept contraction in the Description Logic EL. Concept contraction deals with the following situation. Given two concept C and D, assuming that C is subsumed by D, how can concept C be changed so that it is not subsumed by D anymore, but is as similar as possible to C? This approach of belief change is different from other related work because it deals with contraction in the level of concepts and not T-Boxes and A-Boxes in general. The main contribution of the thesis is the implementation of the concept contraction. The implementation provides insight into the complexity of contraction in EL, which is tractable since the main inference task in EL is also tractable. The implementation consists of the design of five algorithms that are necessary for concept contraction. The algorithms are described, illustrated with examples, and analyzed in terms of time complexity. Furthermore, we propose an new approach for a selection function, adapt for the concept contraction. The selection function uses metadata about the concepts in order to select the best from an input set. The metadata is modeled in a framework that we have designed, based on standard metadata frameworks. As an important part of the concept contraction, the selection function is responsible for selecting the best concepts that are as similar as possible to concept C. Lastly, we have successfully implemented the concept contraction in Python, and the results are promising.
Implementation of Agile Software Development Methodology in a Company – Why? Challenges? Benefits?
(2019)
The software development industry is enhancing day by day. The introduction of agile software development methodologies was a tremendous structural change in companies. Agile transformation provides unlimited opportunities and benefits to the existing and new developing companies. Along with benefits, agile conversion also brings many unseen challenges. New entrants have the advantage of being flexible and cope with the environmental, consumer, and cultural changes, but existing companies are bound to rigid structure.
The goal of this research is to have deep insight into agile software development methodology, agile manifesto, and principles behind the agile manifesto. The prerequisites company must know for agile software development implementation. The benefits a company can achieve by implementing agile software development. Significant challenges that a company can face during agile implementation in a company.
The research objectives of this study help to generate strong motivational research questions. These research questions cover the cultural aspects of company agility, values and principles of agile, benefits, and challenges of agile implementation. The project management triangle will show how benefits of cost, benefits of time, and benefits of quality can be achieved by implementing agile methodologies. Six significant areas have been explored, which shows different challenges a company can face during implementation agile software development methodology. In the end, after the in depth systematic literature review, conclusion is made following some open topics for future work and recommendations on the topic of implementation of agile software development methodology in a company.
Our work finds the fine grained edits in context of neighbouring tokens in Wikipedia articles. We cluster those edits according to similar neighbouring context. We encode neighbouring context into vector space using word vectors. We evaluate clusters returned by our algorithm on extrinsic and intrinsic metric and compare it with previous work. We analyse the relation between extrinsic and intrinsic measurements of fine grained edit tokens.
Die Identifizierung von wiederverwendbarem Source-Code für die Implementierung von SOA Services ist noch immer ein ungelöstes Problem. Diese Masterarbeit beschreibt einen Ansatz zur Identifizierung von Legacy-Code, der für eine Service-Implementierung geeignet ist. Der Ansatz basiert auf dynamischer Analyse und dem Einsatz von Data Mining Techniken. Im Rahmen des SOAMIG Projekts wurden durch dynamische Analyse Geschäftsprozesse auf Source- Code abgebildet. Der große Umfang der daraus resultierenden Traces macht eine Nachbearbeitung der Ergebnisse notwendig. In dieser Masterarbeit wurde die Anwendbarkeit von Data Mining Techniken zur Nachbearbeitng der dynamischen Traces untersucht. Zwei Data Mining Verfahren, Cluster-Analyse und Link- Analyse, wurden auf die dynamischen Traces einer Java/Swing Beispielsoftware angewendet. Die Ergebnisse deuten auf eine gute Verwendbarkeit der beiden Data Mining Techniken zur Identifizierung von Legacy-Code für die Service-Implementierung hin.
Ontologien sind wichtige Werkzeuge zur Wissensrepräsentation und elementare Bausteine des Semantic Web. Sie sind jedoch nicht statisch und können sich über die Zeit verändern. Die Gründe hierfür sind vielfältig: Konzepte innerhalb einer Ontologie können fehlerhaft modelliert worden sein, die von der Ontologie repräsentierte Domäne kann sich verändern oder eine Ontologie kann wiederverwendet werden und muss an den neuen Kontext angepasst oder mit bestehenden Ontologien verbunden werden. Die Schwierigkeit dieses Prozesses hat zur Entstehung des Forschungsfeldes der Ontology Change geführt. Das Entfernen von Wissen aus Ontologien ist ein wichtiger Aspekt dieses Änderungsprozesses, da selbst das Hinzufügen neuen Wissens zu einer Ontologie das Entfernen bestehenden Wissens notwendig machen kann, falls dieses mit den neuen Vorstellungen in Konflikt steht. Dieses Entfernen muss jedoch wohldurchdacht sein, da das Ändern bestehender Konzepte leicht zu viel Wissen aus der Ontologie entfernen oder die semantische Bedeutung der Konzepte auf eine potenziell unerwartete Weise verändern kann. In dieser Arbeit wird daher ein formaler Operator zum präzisen Entfernen von Wissen aus Konzepten vorgestellt. Dieser basiert auf der Beschreibungslogik EL und baut partiell auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction sowie der Arbeit von Suchanek et al. auf. Hierfür wird zunächst ein Einstieg in das Thema Ontologien und die Ontologiesprache OWL 2 gegeben und das Problemfeld der Ontology Change wird erläutert. Es wird dann gezeigt, wie ein formaler Operator diesen Prozess unterstützen kann und weshalb die Beschreibungslogik EL einen guten Ausgangspunkt für die Entwicklung eines solchen Operators darstellt. Anschließend wird ein Einblick in das Feld der Beschreibungslogiken gegeben. Hierfür wird die Geschichte der Beschreibungslogik kurz umrissen, Anwendungsgebiete werden genannt und es werden Standardprobleme in dieser Logik erläutert. In diesem Zusammenhang wird die Beschreibungslogik EL formal eingeführt. In einem nächsten Schritt werden verwandte Arbeiten untersucht und es wird gezeigt, warum das Recovery- und Relevance-Postulat für das Entfernen von Wissen aus Konzepten nicht unmittelbar anwendbar ist. Die hier gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend dazu genutzt, die Anforderungen an den Operator zu formalisieren. Diese basieren hauptsächlich auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction. Zusätzlich werden weitere Eigenschaften formuliert welche den Verlust des Recovery- bzw. Relevance-Postulates ausgleichen sollen. In einem nächsten Schritt wird der Operator definiert und es wird gezeigt, dass diese Definition das präzise Entfernen von Wissen aus EL-Konzepten gestattet. Mittels formaler Beweise wird zudem gezeigt, dass diese Definition alle zuvor aufgestellten Anforderungen erfüllt. In einem weiteren Beispiel wird dargestellt, wie der Operator in Verbindung mit sogenannten Laconic Justifications verwendet werden kann, um einen menschlichen Ontology-Editor durch das automatisierte Entfernen von unerwünschten Konsequenzen aus der Ontologie zu unterstützen. Aufbauend auf Algorithmen, welche aus der formalen Definition des Operators abgeleitet wurden, wird ein Plugin zum Entfernen von Wissen aus Ontologien für den Ontology-Editor Protégé vorgestellt. Anschließend werden die bisherigen Erkenntnisse zusammengefasst und es wird ein Fazit gezogen. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick über mögliche zukünftige Forschung.