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Replikation einer Multi-Agenten-Simulationsumgebung zur Überprüfung auf Integrität und Konsistenz
(2012)
In dieser Master -Arbeit möchte ich zunächst eine Simulation vorstellen, mit der das Verhalten von Agenten untersucht wird, die in einer generierten Welt versuchen zu über leben und dazu einige Handlungsmöglichkeiten zur Auswahl haben. Anschließend werde ich kurz die theoretischen Aspekte beleuchten, welche hier zu Grunde liegen. Der Hauptteil meiner Arbeit ist meine Replikation einer Simulation, die von Andreas König im Jahr 2000 in Java angefertigt worden ist [Kö2000] . Ich werde hier seine Arbeit in stark verkürzter Form darstellen und anschließend auf meine eigene Entwicklung eingehen.
Im Schlussteil der Arbeit werde ich die Ergebnisse meiner Simulation mit denen von Andreas König vergleichen und die verwendeten Werkzeuge (Java und NetLogo) besprechen. Zum Abschluss werde ich in einem Fazit mein Vorhaben kurz zusammenfassen und berichten was sich umsetzen ließ, was nicht funktioniert hat und warum.
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.
The purpose of this thesis is to explore the sentiment distributions of Wikipedia concepts.
We analyse the sentiment of the entire English Wikipedia corpus, which includes 5,669,867 articles and 1,906,375 talks, by using a lexicon-based method with four different lexicons.
Also, we explore the sentiment distributions from a time perspective using the sentiment scores obtained from our selected corpus. The results obtained have been compared not only between articles and talks but also among four lexicons: OL, MPQA, LIWC, and ANEW.
Our findings show that among the four lexicons, MPQA has the highest sensitivity and ANEW has the lowest sensitivity to emotional expressions. Wikipedia articles show more sentiments than talks according to OL, MPQA, and LIWC, whereas Wikipedia talks show more sentiments than articles according to ANEW. Besides, the sentiment has a trend regarding time series, and each lexicon has its own bias regarding text describing different things.
Moreover, our research provides three interactive widgets for visualising sentiment distributions for Wikipedia concepts regarding the time and geolocation attributes of concepts.
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.
Vereine, wie zum Beispiel die Pfadfinder, stützen sich auf die Arbeit ihrer ehrenamtlichen Mitglieder, welche eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen haben. Oftmals kommt es in den Reihen der Mitglieder zu plötzlichen Änderungen in den Organisationsteams und Ämtern, wobei Planungsschritte verloren gehen und Unerfahrenheit bezüglich der Planung besteht. Da die speziellen Anforderungen durch bereits existierende Tools nicht abgedeckt werden, wird zur Unterstützung von Vereinen in Bezug auf die genannte Problematik in dieser Arbeit ScOuT, ein Planungstool für die Organisationsverwaltung, konzipiert und entwickelt. Der Schwerpunkt lag darauf verschiedene geeignete Richtlinien und heuristische Methoden zu identifizieren und zu verwenden, um eine gebrauchstaugliche Benutzeroberfläche erstellen zu können. Das entwickelte Produkt wurde im Rahmen der Arbeit empirisch durch eine Benutzerumfrage bezüglich der Gebrauchstauglichkeit ausgewertet. Das Ergebnis dieser Studie zeigt, dass bereits ein hohes Maß des angestrebten Ziels durch den Einbezug der Richtlinien und Methoden erreicht werden konnte.
Daraus lässt sich im großen Kontext schließen, dass mithilfe von benutzerspezifischen Konzeptideen und der Anwendung geeigneter Richtlinien und Methoden eine zielführende Grundlage für eine gebrauchstaugliche Anwendung zur Unterstützung von Vereinen erstellt werden kann.
Mit der Microsoft Kinect waren die ersten Aufnahmen von synchronisierten Farb- und Tiefendaten (RGB-D) möglich, ohne hohe finanzielle Mittel aufwenden zu müssen und neue Möglichkeiten der Forschung eröffneten sich. Mit fortschreitender Technik sind auch mobile Endgeräte in der Lage, immer mehr zu leisten. Lenovo und Asus bieten die ersten kommerziell erwerblichen Geräte mit RGB D-Wahrnehmung an. Mit integrierten Funktionen der Lokalisierung, Umgebungserkennung und Tiefenwahrnehmung durch die Plattform Tango von Google gibt es bereits die ersten Tests in verschiedenen Bereichen des Rechnersehens z.B. Mapping. In dieser Arbeit wird betrachtet, inwiefern sich ein Tango Gerät für die Objekterkennung eignet. Aus den Ausgangsdaten des Tango Geräts werden RGB D-Daten extrahiert und für die Objekterkennung verarbeitet. Es wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und gewisse Grundlagen bezüglich der Tango Plattform gegeben. Dabei werden existierende Ansätze und Methoden für eine Objekterkennung auf mobilen Endgeräten untersucht. Die Implementation der Erkennung wird anhand einer selbst erstellten Datenbank von RGB-D Bildern gelernt und getestet. Neben der Vorstellung der Ergebnisse werden Verbesserungen und Erweiterungen für die Erkennung vorgeschlagen.
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.
The thesis develops and evaluates a hypothetical model of the factors that influence user acceptance of weblog technology. Previous acceptance studies are reviewed, and the various models employed are discussed. The eventual model is based on the technology acceptance model (TAM) by Davis et al. It conceptualizes and operationalizes a quantitative survey conducted by means of an online questionnaire, strictly from a user perspective. Finally, it is tested and validated by applying methods of data analysis.
Der Bereich der Annotation von digitalen Medien ist umfassend erforscht. Es gibt viele verschiedene innovative Ideen Annotationsprozesse zu gestalten. Den wahrscheinlich größten Anteil an verwandten Arbeiten hat die semiautomatische Annotation. Eine Eigenschaft aber ist allen Arbeiten gemein: Keine dieser Arbeiten untersucht, wie man ein Interface für einen Annotationsprozess optimieren kann, um den Nutzer zu unterstützen und folglich zufriedener zu machen. Die hier vorliegende Arbeit versucht im Rahmen einer Benutzerstudie die Usability Eigenschaften von verschiedenen Interface Varianten zu vergleichen, um anschließend Aussagen darüber machen zu können, welche Funktionen ein Annotationsinterface haben sollte und darf, um eben genau diese betreffenden Anforderungen zu erfüllen. Hierzu wurden verschiedene Ideen für Interfaces gesammelt, im Rahmen einer Diskussionsrunde mit Experten erörtert und letztendlich basierend auf den verbliebenen Ideen Variablen festgelegt, mit deren Kombination untereinander verschiedene Interfaces entstanden sind. Im Rahmen dieser Nutzerstudie konnte die Tendenz festgestellt werden, dass eine Autocompletion Funktion und Tag-Vorschläge während der Annotation hilfreich für den Nutzer sind. Außerdem konnte festgestellt werden, dass eine farbige Kennzeichnungen von Tag-Typen nicht störend auf den Nutzer wirken, sondern sich Ansätze in Richtung hilfreich erwiesen. Ähnliche Tendenzen wurden für ein Layout mit nur 2 User Interface Elementen aus den Daten abgelesen. Des weiteren konnte mit Hilfe der Evaluation ein weiteres Beispiel dafür gefunden werden, dass es zum Teil erhebliche Unterschiede zwischen den Nutzern gibt, was intuitiv ist und was nicht. Für die Gestaltung von zukünftigen Annotationsinterfaces bedeuten die Erkenntnisse, dass weitere Nutzerstudien im Bereich der Annotationsinterfaces durchgeführt und bei der Gestaltung der Interfaces von klassischen Merkmalen, im Sinne der Nutzerzufriedenheit, abgewichen werden darf.
Fehler in der Anforderungsanalyse führen häufig zu Misserfolgen in der Entwicklung von Softwaresystemen. Seit einiger Zeit wird versucht, diesem Problem durch Requirements- Engineering zu begegnen. Durch die frühe Beteiligung aller Stakeholder an der Entwicklung eines Systems sowie eine strukturierte Vorgehensweise zur Ermittlung und Analyse von Anforderungen an ein zu erstellendes System hat es als erster Schritt in der Entwicklung von Softwaresystemen zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die steigende Komplexität moderner Softwaresysteme bringt jedoch eine gewaltige Menge an Informationen mit sich, die während der Analyse erfasst und verwaltet werden müssen. Dieser Informationsflut ist ohne Unterstützung durch entsprechende Software kaum beizukommen. Vor allem in größeren, räumlich verteilten Projekten wäre ein effektives Requirements-Engineering sonst kaum möglich. Es gibt inzwischen eine Vielzahl von Tools, die das Requirements-Engineering unterstützen. Diese Tools sind bereits seit geraumer Zeit im Einsatz und setzen in ihren aktuellsten Versionen die wichtigsten Konzepte des Requirements-Engineering um. Im Rahmen dieser Arbeit werden einige dieser Tools im Hinblick auf Funktionsumfang und Verzeichnisstruktur untersucht. Besonderes Interesse galt der Verwaltung von Anforderungen und deren Abhängigkeiten untereinander. Die gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend in ein Referenzmodell integriert.
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.
In der Masterthesis von Benjamin Waldmann mit dem Titel „Flusskrebse in Deutschland – Aktueller Stand der Verbreitung heimischer und invasiver gebietsfremder Flusskrebse in Deutschland; Überblick über die erfolgten Schutzmaßnahmen und den damit verbundenen Erfahrungen; Vernetzung der Akteure im Flusskrebsschutz“ wurden erstmals für alle heimischen wie gebietsfremden Flusskrebsarten (Zehnfußkrebse) Verbreitungskarten für Deutschland vorgelegt. Grundlage der Arbeit waren umfangreiche Recherchen und Abfragen zur Verbreitung der Arten in den Bundesländern bei den zuständigen Behörden, Institutionen, Artexperten und Privatpersonen. Die Rohdaten wurden qualitätsgesichert und in einem Geoinformationssystem aufbereitet und dargestellt, so dass daraus bundesweite Verbreitungskarten für jede Art in einem zehn Kilometerraster (UTM-Gitter im Bezugssystem ETRS89) erstellt werden konnten. Darüber hinaus wurden, ebenfalls auf Basis umfangreicher Recherchen und Abfragen, die unterschiedlichen Möglichkeiten für Schutzmaßnahmen für heimische Flusskrebspopulationen aufgezeigt, bewertet und daraus Empfehlungen abgeleitet. Besonderes Augenmerk wurde dabei auf das Management invasiver gebietsfremder Flusskrebsarten sowie der Umgang mit der Tierseuche Krebspest (Aphanomyces astaci) gelegt. Abschließend wurden Empfehlungen zur Vernetzung der Akteure im Flusskrebsschutz gegeben sowie die Ansprechpartner:innen in den einzelnen Bundesländern aufgeführt.
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.
Neben den theoretischen Grundkonzepten der automatisierten Fließtextanalyse, die das Fundament dieser Arbeit bilden, soll ein Überblick in den derzeitigen Forschungsstand bei der Analyse von Twitter-Nachrichten gegeben werden. Hierzu werden verschiedene Forschungsergebnisse der, derzeit verfügbaren wissenschaftlichen Literatur erläutert, miteinander verglichen und kritisch hinterfragt. Deren Ergebnisse und Vorgehensweisen sollen in unsere eigene Forschung mit eingehen, soweit sie sinnvoll erscheinen. Ziel ist es hierbei, den derzeitigen Forschungsstand möglichst gut zu nutzen.
Ein weiteres Ziel ist es, dem Leser einen Überblick über verschiedene maschinelle Datenanalysemethoden zur Erkennung von Meinungen zu geben. Dies ist notwendig, um die Bedeutung der im späteren Verlauf der Arbeit eingesetzten Analysemethoden in ihrem wissenschaftlichen Kontext besser verstehen zu können. Da diese Methoden auf verschiedene Arten durchgeführt werden können, werden verschiedene Analysemethoden vorgestellt und miteinander verglichen. Hierdurch soll die Machbarkeit der folgenden Meinungsauswertung bewiesen werden. Um eine hinreichende Genauigkeit bei der folgenden Untersuchung zu gewährleisten, wird auf ein bereits bestehendes und evaluiertes Framework zurückgegriffen. Dieses ist als API 1 verfügbar und wird daher zusätzlich behandelt. Der Kern Inhalt dieser Arbeit wird sich der Analyse von Twitternachrichten mit den Methoden des Opinion Mining widmen.
Es soll untersucht werden, ob sich Korrelationen zwischen der Meinungsausprägung von Twitternachrichten und dem Börsenkurs eines Unternehmens finden lassen. Es soll dabei die Stimmungslage der Firma Google Inc. über einen Zeitraum von einem Monat untersucht und die dadurch gefunden Erkenntnisse mit dem Börsenkurs des Unternehmens verglichen werden. Ziel ist es, die Erkenntnisse von (Sprenger & Welpe, 2010) und (Taytal & Komaragiri, 2009) auf diesem Gebiet zu überprüfen und weitere Fragestellungen zu beantworten.
Since the invention of U-net architecture in 2015, convolutional networks based on its encoder-decoder approach significantly improved results in image analysis challenges. It has been proven that such architectures can also be successfully applied in different domains by winning numerous championships in recent years. Also, the transfer learning technique created an opportunity to push state-of-the-art benchmarks to a higher level. Using this approach is beneficial for the medical domain, as collecting datasets is generally a difficult and expensive process.
In this thesis, we address the task of semantic segmentation with Deep Learning and make three main contributions and release experimental results that have practical value for medical imaging.
First, we evaluate the performance of four neural network architectures on the dataset of the cervical spine MRI scans. Second, we use transfer learning from models trained on the Imagenet dataset and compare it to randomly initialized networks. Third, we evaluate models trained on the bias field corrected and raw MRI data. All code to reproduce results is publicly available online.
Despite the inception of new technologies at a breakneck pace, many analytics projects fail mainly due to the use of incompatible development methodologies. As big data analytics projects are different from software development projects, the methodologies used in software development projects could not be applied in the same fashion to analytics projects. The traditional agile project management approaches to the projects do not consider the complexities involved in the analytics. In this thesis, the challenges involved in generalizing the application of agile methodologies will be evaluated, and some suitable agile frameworks which are more compatible with the analytics project will be explored and recommended. The standard practices and approaches which are currently applied in the industry for analytics projects will be discussed concerning enablers and success factors for agile adaption. In the end, after the comprehensive discussion and analysis of the problem and complexities, a framework will be recommended that copes best with the discussed challenges and complexities and is generally well suited for the most data-intensive analytics projects.
Durch die Verbreitung von Smartphones und der damit einhergehenden, erhöhten Aufmerksamkeit für Augmented Reality Anwendungen, ist es spannend einen wirklichen Mehrwert durch eine solche Anwendung zu generieren. Es ist wichtig, die Grundfunktionen eines Computers mit den möglichen Vorteilen einer AR-Anwendung zu einer hilfreichen App zu verbinden. Es muss die Rechenkraft eines Computers mit hilfreichen, virtuellen Informationen in der realen Welt sinnvoll angereichert werden. Wichtig ist zudem, dass eine einfache Bedienung und schneller Umgang mit einer solchen Anwendung gewährleistet sein.
Ein Poker-Assistent kann all diese Stärken des Computers und einer AR-Anwendung einsetzen. Die schwierige Wahrscheinlichkeitsberechnung von Gewinnchancen sowie die schnelle automatisierte Kartenerfassung sollen hierbei im Vordergrund stehen.
AR-Anwendungen auf Smartphones bilden den Grundstein für ein zukünftiges AR-bestimmtes Leben. In diesem Kontext soll eine der Kernfragen dieser Masterarbeit die Frage nach dem wirklichen Mehrwert für Nutzer dieser App im Vergleich zu nicht unterstützten Spielern sein. Wobei auch geklärt werden soll, ob dieses Anwendungsbeispiel eine sinnvolle AR-Unterstützung benötigt und wie, im Hinblick auf die Zukunft und zukünftige Technologien, eine sinnvolle AR-Unterstützung aussehen sollte.
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.
Unterschiedliche Quellen (Print-Medien, Fernsehberichte u. Ä.) berichten immer wieder davon, dass es mit der Datenschutzkompetenz bei Kindern und Jugendlichen schlecht bestellt ist. Daher ist dem Thema Datenschutz im Informatikunterricht eine besondere Bedeutung zuzuschreiben.
Im Rahmen der Dissertation von Herrn Hug wird ein Datenschutzkompetenzmodell [Quelle INFOS17] entwickelt, anhand dessen die Datenschutzkompetenz von Schülerinnen und Schülern im Altern von 10 bis 13 Jahren gemessen werden kann.
Im Rahmen dieser Masterarbeit werden existierende Unterrichtsmaterialien zum Thema Datenschutz gesammelt und dazu eine Unterrichtsreihe entwickelt. Hierbei werden auch eigene Zugänge aufzeigt, um ein kohärentes und abgeschlossenes Projekt zu entwerfen, bei dem aktuelle Gefahren für Schülerinnen und Schüler aufgezeigt werden. Ziel ist es, dass die Schülerinnen und Schüler dazu befähigt werden, ihr Verhalten bezüglich Datenschutz besser einzuschätzen und verantwortungsvoller mit ihren persönlichen Daten umzugehen. Im Rahmen eines Feldversuches in einer 6. Klasse eines Gymnasiums wurde die Unterrichtsreihe erprobt.
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.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Unterstützungsmöglichkeiten des stationären Vertriebs mithilfe aktueller mobiler Anwendungen. Das Internet hat bereits dafür gesorgt, dass der Handelsmarkt dynamischer und die Bedingungen für den langjährigen stationären Vertrieb anspruchsvoller geworden sind. Online-Händler bieten aufgrund kleinerer Kostenstrukturen Preise an, bei denen der stationäre Point of Sale nur schwerlich mithalten kann. Zudem steigert sich die Akzeptanz Online-Kaufabschlüsse umzusetzen, weil sich Serviceleistungen der e-Shops verbessert haben und digitale Transaktionen für moderne Konsumenten immer attraktiver werden. Heute haben Smartphones und Tablets die Digitalisierung unserer Gesellschaft auf ein ganz neues Niveau katapultiert. Durch den Einzug des mobilen Internets haben sich die Effekte, die das stationäre Internet bereits hervorbrachte, intensiviert. Die Frage die sich dabei stellt ist: Wie sehr werden sich die Wettbewerbsbedingungen für den stationären Vertrieb verändern? Dabei verfolgt die Arbeit das Ziel aktuelle mobile Dienste, ihre Funktionalitäten und Praxisanwendungen zusammenzutragen und in geeigneter Form in den Vertriebsprozess zu integrieren. Dadurch soll die Erkenntnis gewonnen werden, ob der Einzug des mobilen Internets nicht doch als ein Vorteil für den stationären Vertrieb angesehen werden darf.
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.
Diese Masterarbeit behandelt den Themenbereich des interkulturellen Webdesigns im Internet. Dabei werden exemplarisch zwei an dieselbe Zielgruppe gerichtete Webseiten aus verschiedenen Ländern miteinander verglichen. Anhand von Kulturdimensionen werden kulturelle Unterschiede auf der jeweiligen Webseite aufgezeigt. Bei der Internetseiten-Analyse wird insbesondere auf die Frage eingegangen, wie ausführlich sich die jeweiligen Webseitengestalter und -betreiber Gedanken über kulturelle Unterschiede ihrer Nutzer/-innen und die Erzeugung eines entsprechenden interkulturellen Webdesigns gemacht haben. Die Analyse zeigt auf, auf welche kulturellen und insbesondere interkulturellen Aspekte der Länder bei der Webseitengestaltung Rücksicht genommen wird. Da hierbei im Rahmen der durchgeführten Untersuchung festgestellt wurde, dass die Umsetzung des interkulturellen Webdesigns nicht konsequent in der Gesamtheit der Webseite erfolgt, werden konkrete Vorschläge zu möglichen Verbesserungen aufgezeigt.
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.
This thesis focuses on approximate inference in assumption-based argumentation frameworks. Argumentation provides a significant idea in the computerization of theoretical and practical reasoning in AI. And it has a close connection with AI, engaging in arguments to perform scientific reasoning. The fundamental approach in this field is abstract argumentation frameworks developed by Dung. Assumption-based argumentation can be regarded as an instance of abstract argumentation with structured arguments. When facing a large scale of data, a challenge of reasoning in assumption-based argumentation is how to construct arguments and resolve attacks over a given claim with minimal cost of computation and acceptable accuracy at the same time. This thesis proposes and investigates approximate methods that randomly select and construct samples of frameworks based on graphical dispute derivations to solve this problem. The presented approach aims to improve reasoning performance and get an acceptable trade-off between computational time and accuracy. The evaluation shows that for reasoning in assumption-based argumentation, in general, the running time is reduced with the cost of slightly low accuracy by randomly sampling and constructing inference rules for potential arguments over a query.
Innovationen prägen die Gesellschaft. Daher ist das Innovationsmanagement eine zentrale Aufgabe in Unternehmen. Erfolgreiche Innovationen können die Effizienz und Effektivität eines Unternehmens steigern, folglich ist das Ziel eines Innovationsmanagements, erfolgreiche Innovationen hervorzubringen. Innerhalb des Managements von Innovationen entstehen Herausforderungen, die auf Innovationsbarrieren zurückzuführen sind. Diese können zum Scheitern von Innovation führen. Um diese Art von Misserfolg zu vermeiden, kann ein Vorgehensmodell zur Identifizierung und zum Umgang mit Innovationsbarrieren einen erfolgsorientierten Innovationsprozess begünstigen.
Die Eisenbahnindustrie ist durch ihre Infrastruktur, ihre politische Abhängigkeit und Sicherheitsanforderungen gekennzeichnet. Sicherheit, als eines der Hauptthemen der Branche ist einerseits durch das Schutz- und Kontrollsystem der Politik geprägt und andererseits gestaltet und beeinflusst durch Forschung und Entwicklung von Unternehmen, Universitäten oder externen Entwicklern. Die Unfallvermeidung ist ein bedeutendes Thema in der Literatur zur Eisenbahnsicherheit, hierbei ist die Instandhaltung eines der Instrumente, die der Vorbeugung dienen. Die Prävention von Unfällen treibt den Bedarf von Innovatio-nen für die Eisenbahnsicherheit an. Dementsprechend ist die Thematik der Innovationsbarrieren auch für die Bahnindustrie von Bedeutung. Der Umgang mit diesen in dem konkreten Zusammenhang der Eisenbahnsicherheit soll anhand eines Vorgehensmodells systematisiert werden. Um das Modell insbesondere auf die Branche und den Schwerpunkt der Sicherheit abzustimmen, wird das Grundgerüst des Modells aus der Literatur erarbeitet und mit den recherchierten Kenntnissen der Branche erweitert. Basierend auf den Kenntnissen über Innovationsbarrieren im Schienenverkehr werden Schnittstellenprobleme als Ursache von den spezifischen Barrieren identifiziert. Dazu gehören beispielsweise die Interoperabilität und technische Harmonisierung zwischen Ländern wie der EU sowie die Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft oder externen Entwicklern. In dem Bezug zu der Branche konnte für das Modell eine Erweiterung erarbeitet werden. Es wurde herausgearbeitet, dass die Eisenbahnbranche weniger innovationsaktiv ist, als z. B. die Technologiebranche. Dies ist auf einen Mangel an Motivation zur Innovation zurückzuführen, der in der Branchenkultur aufgrund von der vergangenen Monopolstellung und dem hohen Sicherheitsanspruch zu einer risikoaversen Haltung führt. Daher muss die fortschreitende Liberalisierung des Eisenbahnmarktes abgeschlossen und die Sicherheitskonzepte neu strukturiert werden, um ein innovationsfreundliches Umfeld zu schaffen.
Letztendlich sollte das Vorgehensmodell in einer realen Umgebung getestet werden. Es wäre interessant zu erfahren, ob das entwickelte Modell zu den in dieser Arbeit entwickelten Ergebnissen hinsichtlich der mangelnden Motivation für Innovationen passt. Darüber hinaus scheint eine Validierung von Experten angebracht zu sein, da die Entwicklung des Modells von der Literaturrecherche abhängt
Mobile payment has been a payment option in the market for a long time now and was predicted to become a widely used payment method. However, over the years, the market penetration rate of mPayments has been relatively low, despite it having all characteristics required of a convenient payment method. The primaryrnreason for this has been cited as a lack of customer acceptance mainly caused due to the lack of perceived security by the end-user. Although biometric authentication is not a new technology, it is experiencing a revival in the light of the present day terror threats and increased security requirements in various industries. The application of biometric authentication in mPayments is analysed here and a suitable biometric authentication method for use with mPayments is recommended. The issue of enrolment, human and technical factors to be considered are discussed and the STOF business model is applied to a BiMoP (biometric mPayment) application.
This thesis explores and examines the effectiveness and efficacy of traditional machine learning (ML), advanced neural networks (NN) and state-of-the-art deep learning (DL) models for identifying mental distress indicators from the social media discourses based on Reddit and Twitter as they are immensely used by teenagers. Different NLP vectorization techniques like TF-IDF, Word2Vec, GloVe, and BERT embeddings are employed with ML models such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR) and Support Vector Machine (SVM) followed by NN models such as Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) to methodically analyse their impact as feature representation of models. DL models such as BERT, DistilBERT, MentalRoBERTa and MentalBERT are end-to-end fine tuned for classification task. This thesis also compares different text preprocessing techniques such as tokenization, stopword removal and lemmatization to assess their impact on model performance. Systematic experiments with different configuration of vectorization and preprocessing techniques in accordance with different model types and categories have been implemented to find the most effective configurations and to gauge the strengths, limitations, and capability to detect and interpret the mental distress indicators from the text. The results analysis reveals that MentalBERT DL model significantly outperformed all other model types and categories due to its specific pretraining on mental data as well as rigorous end-to-end fine tuning gave it an edge for detecting nuanced linguistic mental distress indicators from the complex contextual textual corpus. This insights from the results acknowledges the ML and NLP technologies high potential for developing complex AI systems for its intervention in the domain of mental health analysis. This thesis lays the foundation and directs the future work demonstrating the need for collaborative approach of different domain experts as well as to explore next generational large language models to develop robust and clinically approved mental health AI systems.
Diese Arbeit betrachtet die Online-Aufmerksamkeit gegenüber Forschern und deren Forschungsthemen. Die enthaltenen Studien vergleichen die Aufmerksamkeitsdynamiken gegenüber Gewinnern wichtiger Forschungspreise mit Forschern die keinen Preis erhalten haben. Web-Signale wie Wikipedia Seitenaufrufe, Editierungen von Wikipedia-Artikeln und Google Trends wurden als Proxy für Online-Aufmerksamkeit verwendet. Dabei wurde herausgefunden, dass Wikipedia-Artikel über die Forschungsthemen von Gewinnern zeitnahe zum Artikel über den Gewinner erstellt wurden. Eine mögliche Erklärung hierfür könnte sein, dass die Forschungsthemen in einer engeren Beziehung zu den Gewinnern stehen. Dies würde die These unterstützen, dass Gewinner ihr Forschungsgebiet eingeführt haben. Zusätzlich wuchs die Online-Aufmerksamkeit gegenüber den Forschungsthemen von Gewinnern nach dem Tag an dem der Artikel über den Forscher erstellt wurde. Daraus kann abgeleitet werden, dass Themen von Gewinnern beliebter sind als die Themen von Forschern die keinen Preis erhalten haben. Des Weiteren wurde gezeigt, dass Gewinner des Nobelpreises vor der Verkündung weniger Online-Aufmerksamkeit erhalten als die Liste von Nominierten basierend auf den Thomson Reuters Citation Laureates. Ferner sank die Beliebtheit gegenüber der Preisträger schneller als gegenüber Forschern die keinen Preis erhalten haben. Zuletzt wurde demonstriert, dass eine Vorhersage der Gewinner basierend auf Aufmerksamkeitsdynamiken gegenüber Forschern problematisch ist.
Die Medizinische Visualisierung komplexer Gefäßbäume hat das Potential den klinischen Alltag in der Gefäßchirurgie zu erleichtern.
Dazu sind exakte, hochaufgelöste Darstellungen und echtzeitfähige Berechnungsmethoden notwendig. Bekannte Ansätze aus den Bereichen der direkten (z.B. Raycasting) und indirekten
(z.B. Marching Cubes) Volumenvisualisierung sind nicht in der Lage alle Anforderungen zufriedenstellend zu erfüllen. Verbesserte
Ergebnisse können mit hybriden Methoden erzielt werden, die unterschiedliche Visualisierungsverfahren kombinieren.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein hybrides Renderingsystem zur Darstellung von Blutgefäßen entwickelt, das die Bildqualität durch Integration einer Marching Cubes Oberfläche in ein Raycasting–System optimiert, dabei Detailstrukturen erhält und ausreichende Performanz zur Interaktion bietet. Die Ergebnissezeigen die verbesserte Plastizität und Genauigkeit der Darstellung.Anhand von Experten– und Laienbefragungen konnte der Nutzen des Systems vor allem für die Patientenaufklärung nachgewiesen werden. Die Erschließung zusätzlicher Anwendungsgebiete ist durch die Weiterentwicklung des Renderers möglich.
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.
Point Rendering
(2021)
In dieser Arbeit werden Verfahren zum Rendern von Punktdaten vorgestellt und miteinander verglichen. Die Verfahren lassen sich in zwei Kategorien unterteilen. Zum einen werden visuelle Verfahren behandelt, welche sich mit der reinen Darstellung von Punktprimitiven befassen. Hauptproblem ist dabei die Darstellung von Oberflächen, da Punktdaten im Gegensatz zu traditionellen Dreiecksnetzen keine Nachbarschaftsinformationen beinhalten. Zum anderen werden beschleunigende Datenstrukturen dargelegt, welche die echtzeitfähige Darstellung von großen Punktwolken ermöglichen. Punktwolken weisen häufig eine hohe Datenmenge auf, da diese meist durch 3D-Scanningverfahren wie z.B. Laserscanning und Photogrammetrie generiert werden.
Obwohl E-Partizipation immer mehr an Bedeutung gewinnt, werden Sicherheitsrisiken und -anforderungen bisher nur oberflächlich betrachtet. Diese Masterarbeit soll einen Beitrag zur Sicherheit und zum Datenschutz von E-Partizipationsanwendungen leisten. Dabei befasst sich die Arbeit mit dem Nutzer von elektronischen Beteiligungsformen. Da dieser im E-Partizipationsprozess seine persönlichen Daten bereitstellt, müssen Vertrauenswürdigkeit, Vertraulichkeit, Transparenz, Verfügbarkeit und Rechtssicherheit zwischen öffentlicher Verwaltung und Nutzer geschaffen werden. Eine der wichtigsten Maßnahmen hierbei ist es, einen möglichst hohen Sicherheits- und Datenschutzstandard in der Informations- und Kommunikationstechnologie durch die Verwaltung zu gewährleisten und dem Bürger Sicherheit im Umgang mit E-Partizipationsanwendungen zu geben. Die Masterarbeit untersucht verschiedene E-Partizipationsangebote der Bereiche Bürgerhaushalte, E-Konsultationen, Parteiwebseiten und E-Petitionen und beleuchtet zunächst, welchen Einfluss sicherheitskritische E-Partizipationssysteme auf das politische System haben können. Anschließend wird der derzeitige Sicherheitsstandard der E-Partizipationsangebote erfasst. Hierzu wird ein Analyse-Framework verwendet, das für E-Partizipation relevante Sicherheits- und Datenschutzaspekte betrachtet. Darauf aufbauend werden Sicherheitslevels für verschiedenen Typen von E-Partizipationsanwendungen abgeleitet und Empfehlungen für die Gestaltung von E-Partizipation gegeben. Auf Grundlage dessen werden Handlungsempfehlungen gegeben, die helfen können, E-Partizipationsanwendungen zukünftig sicherer zu gestalten. Weiterhin werden zukünftige Technologien vorgestellt, die das Potential haben, die Sicherheit bei der Nutzung von Systemen zur elektronischen Bürgerbeteiligung zu erhöhen.
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.
Paketmanager für Quellcode wie zum Beispiel Cabal verwalten unter anderem die Abhängigkeiten zwischen Paketen. Softwareprojekte nutzen jedoch selten sämtliche Funktionalitäten, die ihre Abhängigkeiten bereitstellen. Das führt zur unnötigen Kompilation unbenutzter Code-Fragmente und zu vermeintlichen Versionskonflikten, wo gar keine Konflikte sind. In zwei Fallstudien zeigen wir, wie relevant diese zwei Probleme sind. Danach beschreiben wir, wie wir sie vermeiden können, indem wir Abhängigkeiten nicht zwischen ganzen Paketen, sondern zwischen einzelnen Code-Fragmenten feststellen.
Ein Gonioreflektometer ist ein Gerät zum Vermessen der Reflexionseigenschaften von Materialien. Ein solche Apparatur wird in dieser Arbeit mit handelsüblichen Bauteilen gebaut. Dafür werden drei Schrittmotoren und 809 Leuchtdioden mit einem Arduino-Mikrocontroller gesteuert. Als Reflexionsdaten werden RGB-Bilder mit einer industriellen Kamera aufgenommen. Zusätzlich wird eine Steuersoftware für verschiedene Aufnahmeprogramme sowie ein Renderer zum Anzeigen der vermessenen Materialien implementiert. Somit können komplette bidirektionale Reflektanz-Verteilungsfunktionen (BRDFs) aufgenommen und gerendert werden, wodurch selbst komplizierte anisotrope Materialeigenschaften repräsentierbar sind. Die Qualität der Ergebnisse ist aufgrund von Schattierungen zwar Artefakt-behaftet, jedoch können diese Artefakte durch entsprechende Algorithmen wie Inpainting weitestgehend behoben werden. Außerdem wurde das Gonioreflektometer auf andere Anwendungen übertragen. So sind ohne Veränderungen am Gerät auch 3D-Scans, Lichtfeldaufnahmen und Light-Staging möglich. Auch die Qualität der Ergebnisse dieser Aufnahmeverfahren entspricht den Erwartungen im positiven Sinne. Somit ist das in dieser Arbeit gebaute Gonioreflektometer im Vergleich zu anderen Publikationen eine breit anwendbare und kostengünstige Alternative.
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.
Um unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen, werden Softwaresysteme oft in Form einer Menge von Varianten entwickelt. Zwei gebräuchliche Ansätze für eine solche Softwareentwicklung sind das clone-and-owning und die Produktlinienentwicklung. Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile. In vorheriger Arbeit mit anderen haben wir eine Idee vorgestellt bei der beide Ansätze verknüpft werden um Varianten, Ähnlichkeiten und Softwareklone zu verwalten. Diese Idee basiert auf einer virtuellen Plattform und Operatoren für Softwareklone. In der vorliegenden Arbeit stellen wir einen Ansatz vor um essentielle Metadaten für die Realisierung eines propagate-Operators zu aggregieren. Dafür haben wir ein System entwickelt um Ähnlichkeiten mit Annotationen zu versehen, wobei die Ähnlichkeiten aus der Historie eines Repositories extrahiert werden. Die Annotationen drücken aus wie eine Ähnlichkeit zukünftig gewartet werden soll. Abhängig vom Annotationstyp kann diese Wartung automatisiert ausgeführt oder sie muss vom Benutzer manuell betrieben werden. In dieser Arbeit beschreiben wir die automatisierte Extraktion von Metadaten und das System zur Annotation von Ähnlichkeiten; wir erklären wie das System in den Arbeitsfluss eines bestehenden Programms zur Versionierungverwaltung (Git) integriert werden kann; und abschließend stellen wir eine Fallstudie vor, die das 101haskell-System benutzt.
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.
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.
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.
Weltweit kann im letzten Jahrzehnt auf eine rasch zunehmende Akzeptanz des Internets als Informationsplattform zurückgeblickt werden. Grundlegende Änderungen fanden sowohl im privaten als auch im öffentlichen Sektor statt. Im Zuge dessen wurde die aktive Beteiligung von Bürgern in politische Meinungsbildungsprozesse mehr und mehr elektronisch unterstützt. Die Erwartungen an die neue Technologie steigerten sich in die Annahme, dass Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) die Bürgerbeteiligung verbessern und die Politikverdrossenheit mindern können. Aus diesen Erwartungen entwickelten sich einige E-Partizipationsprojekte in Deutschland. Außerdem wurde die "Initiative eParticipation" ins Leben gerufen, die in Bezug auf E-Partizipation Politik und Verwaltungen stark anregte, den Entscheidungsprozess mit Hilfe von internetgestützten Beteiligungspraktiken zu stärken. Diese Arbeit besteht aus zwei Hauptteilen. Im ersten Teil werden Definitionen der kritischen Begriffe präsentiert. Außerdem wird die Position von E-Partizipation innerhalb der Dimension des E-Business aufgezeigt. Um E-Partizipation zu erläutern, werden zuerst Grundlagen der klassischen Bürgerbeteiligung erklärt. Es wird gezeigt, dass sich auch die klassische Bürgerbeteiligung in einem Veränderungsprozess befindet, dessen Ursache nicht nur der Einsatz von IKT ist. Nachfolgend wird ein Rahmenwerk präsentiert, welches das Spektrum von E-Partizipation charakterisiert. Die Europäische Union fördert die Umsetzung von E-Partizipation. Koblenz soll da keine Ausnahme bilden. Aber wie ist die momentane Situation in Koblenz? Um diese Frage zu beantworten wird der gegenwärtige Zustand untersucht. Dazu wurde eine Umfrage unter den Bürgern der Stadt entwickelt, durchgeführt und ausgewertet. Dies ist der zweite Hauptteil dieser Arbeit.
Diese Arbeit analysiert die Möglichkeiten der Text- und Netzwerkanalyse kriminologischer Daten. Dabei werden diese Daten unter dem Aspekt der Geldwäsche betrachtet. Zum Zweck der Analyse wurden aus dem Text die wichtigsten Konzepte in elf verschiedene Klassen aufgeteilt. Die Zusammenhänge zwischen den identifizierten Konzepten wurden ebenfalls untersucht. Einige Aussagen über Geldwäsche lassen sich durch die Interpretation der Ergebnisse validieren. Es werden bestimmte Konzepte, wie Banken, Unternehmen und ausländische Tochtergesellschaften als wichtige Konzepte identifiziert. Das bestätigt zusammen mit dem in Kapitel 1.4.3 dargestellten zyklischen Ablauf von Geldwäschevorgängen die Vermutung, dass bestimmte Organisationen und Personen, innerhalb des betrachteten Falles, Gelder über Banken, Gesellschaften und Investitionen in den legalen Finanzmarkt einfließen lassen. Ebenfalls wird innerhalb dieser Arbeit der Nutzen der betrachteten Tools für den hier zugrundeliegenden Forschungsprozess analysiert und eine Einschätzung der Eignung von ORA und Automap für diese Art von Forschung geliefert.
Assessing ChatGPT’s Performance in Analyzing Students’ Sentiments: A Case Study in Course Feedback
(2024)
The emergence of large language models (LLMs) like ChatGPT has impacted fields such as education, transforming natural language processing (NLP) tasks like sentiment analysis. Transformers form the foundation of LLMs, with BERT, XLNet, and GPT as key examples. ChatGPT, developed by OpenAI, is a state-of-the-art model and its ability in natural language tasks makes it a potential tool in sentiment analysis. This thesis reviews current sentiment analysis methods and examines ChatGPT’s ability to analyze sentiments across three labels (Negative, Neutral, Positive) and five labels (Very Negative, Negative, Neutral, Positive, Very Positive) on a dataset of student course reviews. Its performance is compared with fine tuned state-of-the-art models like BERT, XLNet, bart-large-mnli, and RoBERTa-large-mnli using quantitative metrics. With the help of 7 prompting techniques which are ways to instruct ChatGPT, this work also analyzed how well it understands complex linguistic nuances in the given texts using qualitative metrics. BERT and XLNet outperform ChatGPT mainly due to their bidirectional nature, which allows them to understand the full context of a sentence, not just left to right. This, combined with fine-tuning, helps them capture patterns and nuances better. ChatGPT, as a general purpose, open-domain model, processes text unidirectionally, which can limit its context understanding. Despite this, ChatGPT performed comparably to XLNet and BERT in three-label scenarios and outperformed others. Fine-tuned models excelled in five label cases. Moreover, it has shown impressive knowledge of the language. Chain-of-Thought (CoT) was the most effective technique for prompting with step by step instructions. ChatGPT showed promising performance in correctness, consistency, relevance, and robustness, except for detecting Irony. As education evolves with diverse learning environments, effective feedback analysis becomes increasingly valuable. Addressing ChatGPT’s limitations and leveraging its strengths could enhance personalized learning through better sentiment analysis.
In dieser Arbeit wurde erstmalig das Gebiet der funktionalen, system-level Web Testing Tools analysiert. Aus 194 Toolkandidaten wurden 23 Tools zur Analyse ausgewählt. Die entwickelte Methodik verwendet die Benutzerhandbücher der Tools, um ein Featuremodel zu erzeugen, dass die Features aller Tools abbildet. Insgesamt wurden 313 Features identifiziert, klassifiziert und beschrieben. Die Features wurden in 10 Kategorien unterteilt und werden mit 16 Featurediagrammen dargestellt.rnDie Ergebnisse können technologische Entscheidungsprozesse unterstützen, indem ein Überblick einerseits über die Tools auf dem Markt und andererseits über die neusten Entwicklungen im Bereich des funktionalen, system-level Web Testing bereitgestellt wird.
Moderne Softwaresysteme bestehen aus verschiedenen Programmiersprachen, Softwaretechnologien und Artefakten. Dadurch wird es für Entwickler komplexer, den Quelltext sowie die enthaltenen Abhängigkeiten zu verstehen. Entsprechend muss ein größerer Aufwand in die Erstellung von Dokumentation gesteckt werden. Eine Möglichkeit zur Dokumentation einer Software mit dem Fokus auf die benutzten Technologien stellen linguistische Architekturen dar. Diese können z. B. durch die MegaL Ontologie beschrieben werden. Da die Erstellung einer solchen linguistischen Architektur für ein beliebiges Softwareprojekt kompliziert ist, beschreibt diese Arbeit einen Ansatz zur automatischen Erstellung einer solchen linguistischen Architektur. Dafür wird das Open Source Framework Apache Jena verwendet, welches Semantic Web Technologien wie RDF und OWL benutzt. Mit diesem können spezifische Regeln definiert werden, welche aus existierenden RDF-Triplen neue ableiten. Dieser Ansatz wird schließlich in einer Case Study an zehn verschiedenen Open Source Projekten getestet. Dabei soll eine linguistische Architektur in MegaL extrahiert werden, welche die Nutzung von Hibernate beschreibt. Mit der Hilfe von spezifischen Metriken wird das Ergebnis dann mit einem internen und externen Ansatz evaluiert.
“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.