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Diese Arbeit befasst sich mit der Evaluation verschiedener Erste Hilfe Applikationen für Smartphones. Diese werden mit der App "DefiNow!", welche von der Universität Koblenz entwickelt wurde, verglichen. Hierbei liegt der Schwerpunkt der Evaluation auf der Usability basierend auf den Softwareergonomischen Prinzipien der Iso Norm 9241-110.
Eine Usability Studie mit 74 Teilnehmern wurde durchgeführt und die daraus resultierenden Ergebnisse genutzt um die bestehende App "Defi Now!" hinsichtlich ihrer Usability zu optimieren.
Improvements to the RMTI network routing daemon implementation and preparation of a public release
(2011)
Routing with Metric based Topology Investigation (RMTI) is an algorithm meant to extend distance-vector routing protocols. It is under research and development at the University of Koblenz-Landau since 1999 and currently implemented on top of the well-known Routing Information Protocol (RIP). Around midyear 2009, the latest implementation of RMTI included a lot of deprecated functionality. Because of this, the first goal of this thesis was the reduction of the codebase to a minimum. Beside a lot of reorganization and a general cleanup, this mainly involved the removal of some no longer needed modes as well as the separation of the formerly mandatory XTPeer test environment. During the second part, many test series were carried out in order to ensure the correctness of the latest RMTI implementation. A replacement for XTPeer was needed and several new ways of testing were explored. In conjunction with this thesis, the RMTI source code was finally released to the public under a free software license.
Interactive video retrieval
(2006)
The goal of this thesis is to develop a video retrieval system that supports relevance feedback. One research approach of the thesis is to find out if a combination of implicit and explicit relevance feedback returns better retrieval results than a system using explicit feedback only. Another approach is to identify a model to weight existing feature categories. For this purpose, a state-of-the-art analysis is presented and two systems implemented, which run under the conditions of the international TRECVID workshop. It will be a basis system for further research approaches in the field of interactive video retrieval. Amongst others, it shall participate in the 2006 search task of the mentioned workshop.
MapReduce with Deltas
(2011)
The MapReduce programming model is extended slightly in order to use deltas. Because many MapReduce jobs are being re-executed over slightly changing input, processing only those changes promises significant improvements. Reduced execution time allows for more frequent execution of tasks, yielding more up-to-date results in practical applications. In the context of compound MapReduce jobs, benefits even add up over the individual jobs, as each job gains from processing less input data. The individual steps necessary in working with deltas are being analyzed and examined for efficiency. Several use cases have been implemented and tested on top of Hadoop. The correctness of the extended programming model relies on a simple correctness criterion.
In recent years ontologies have become common on the WWW to provide high-level descriptions of specific domains. These descriptions could be effectively used to build applications with the ability to find implicit consequences of their represented knowledge. The W3C developed the Resource Description Framework RDF, a language to describe the semantics of the data on the web, and the Ontology Web Language OWL, a family of knowledge representation languages for authoring ontologies. In this thesis we propose an ontology API engineering framework that makes use of the state-of-the-art ontology modeling technologies as well as of software engineering technologies. This system simplifies the design and implementation process of developing dedicated APIs for ontologies. Developers of semantic web applications usually face the problem of mapping entities or complex relations described in the ontology to object-oriented representations. Mapping complex relationship structures that come with complex ontologies to a useful API requires more complicated API representations than does the mere mapping of concepts to classes. The implementation of correct object persistence functions in such class representations also becomes quite complex.
In dieser Arbeit werden drei Verfahren zur Objektentfernung aus Bildern einander gegenübergestellt. Zwei der ausgewählten Verfahren stammen aus dem Bereich der sogenannten Inpainting-Verfahren, während das dritte dem Forschungsgebiet der medizinischen Bildverarbeitung entnommen ist. Die Evaluation dieser Verfahren zeigt ihre jeweiligen Vor- und Nachteile auf und prüft ihre Anwendbarkeit auf das spezifische Problem, ein Farbkalibriermuster aus strukturdominierten Bildern zu entfernen. Auf der Grundlage dieser Eigenschaften werden abschließend mehrere Erweiterungen vorgestellt, die eine verbesserte Anwendbarkeit auf das gestellte Problem erreichen.
In dieser Arbeit wird ein skelettbasiertes Matching-Verfahren für 2D-Objekte vorgestellt. Zunächst werden aktuelle Ansätze zum Matchen von Objekten vorgestellt, anschließend werden die Grundlagen von skelettbasiertem Matching erklärt. Ein skelettbasiertes Verfahren wurde im Rahmen dieser Arbeit gemäß dem vorliegenden Original-Paper neu implementiert. Diese Implementierung wird anhand einer Ähnlichkeitssuche in drei Bild-Datenbanken evaluiert. Stärken und Schwächen des Verfahrens werden herausgearbeitet. Des weiteren wird der vorgestellte Algorithmus auf Erweiterungen untersucht, die das Matchen von 3D-Objekten ermöglichen sollen. Im speziellen wird das Verfahren auf medizinische Daten angewendet: CT-Aufnahmen der abdominalen Aorta eines Patienten vor und nach einer Operation werden miteinander verglichen. Problemfälle und Erweiterungsansätze für das Matchen von 3D-Objekten im Allgemeinen und von Blutgefäßen im Speziellen werden vorgestellt.
In dieser Ausarbeitung beschreibe ich die Ergebnisse meiner Untersuchungen zur Erweiterung des LogAnswer-Systemsmit nutzerspezifischen Profilinformationen. LogAnswer ist ein natürlichsprachliches open-domain Frage-Antwort-System. Das heißt: es beantwortet Fragen zu beliebigen Themen und liefert dabei konkrete (möglichst knappe und korrekte) Antworten zurück. Das System wird im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts der Arbeitsgruppe für künstliche Intelligenz von Professor Ulrich Furbach an der Universität Koblenz-Landau und der Arbeitsgruppe Intelligent Information and Communication Systems (IICS) von Professor Hermann Helbig an der Fernuniversität Hagen entwickelt. Die Motivation meiner Arbeit war die Idee, dass der Prozess der Antwortfindung optimiert werden kann, wenn das Themengebiet, auf das die Frage abzielt, im Vorhinein bestimmt werden kann. Dazu versuchte ich im Rahmen meiner Arbeit die Interessensgebiete von Nutzern basierend auf Profilinformationen zu bestimmen. Das Semantic Desktop System NEPOMUK wurde verwendet um diese Profilinformationen zu erhalten. NEPOMUK wird verwendet um alle Daten, Dokumente und Informationen, die ein Nutzer auf seinem Rechner hat zu strukturieren. Dazu nutzt das System ein sogenanntes Personal Information Model (PIMO) in Form einer Ontologie. Diese Ontologie enthält unter anderem eine Klasse "Topic", welche die wichtigste Grundlage für das Erstellen der in meiner Arbeit verwendeten Nutzerprofile bildete. Konkret wurde die RDF-Anfragesprache SPARQL verwendet, um eine Liste aller für den Nutzer relevanten Themen aus der Ontologie zu filtern. Die zentrale Idee meiner Arbeit war es nun diese Profilinformationen zur Optimierung des Ranking von Antwortkandidaten einzusetzen. In LogAnswer werden zu jeder gestellten Frage bis zu 200 potentiell relevante Textstellen aus der deutschen Wikipedia extrahiert. Diese Textstellen werden auf Basis von Eigenschaften (wie z.B. lexikalische Übereinstimmungen zwischen Frage und Textstelle) geordnet, da innerhalb des zur Verfügung stehenden Zeitlimits nicht alle Kandidaten bearbeitet werden können.
Mein Ansatz verfolgte das Ziel, diesen Algorithmus durch Nutzerprofile so zu erweitern, dass Antwortkandidaten, welche für den Benutzer relevante Informationen enthalten, höher in der Rangfolge eingeordnet werden. Zur Umsetzung dieser Idee musste eine Methode gefunden werden, um zu bestimmen ob ein Antwortkandidat mit dem Profil übereinstimmt. Da sich die in einer Textstelle enthaltenen Informationen in den meisten Fällen auf das übergeordnete Thema des Artikels beziehen, ohne den Namen des Artikels explizit zu erwähnen, wurde in meiner Implementierung der Artikelname betrachtet, um zu ermitteln, zu welchem Themengebiet die Textstelle Informationen liefert. Als zusätzliches Hilfsmittel wurde außerdem die DBpedia-Ontologie eingesetzt, welche die Informationen der Wikipedia strukturiert im RDF Format enthält. Mit Hilfe dieser Ontologie war es möglich, jeden Artikel in Kategorien einzuordnen, die dann mit den im Profil enthaltenen Stichworten verglichen wurden. Zur Untersuchung der Auswirkungen des Ansatzes auf das Ranking-Verfahren wurden mehrere Testläufe mit je 200 Testfragen durchgeführt. Die erste Testmenge bestand aus zufällig ausgewählten Fragen, die mit meinem eigenen Nutzerprofil getestet wurden. Dieser Testlauf lieferte kaum nutzbare Ergebnisse, da nur bei 29 der getesteten Fragen überhaupt ein Antwortkandidat mit dem Profil in Verbindung gebracht werden konnte. Außerdem konnte eine potentielle Verbesserung der Ergebnisse nur bei einer dieser 29 Fragen festgestellt werden, was zu der Schlussfolgerung führte, dass der Einsatz von Profildaten nicht für Anwendungsfälle geeignet ist, in denen die Fragen keine Korrelation mit dem genutzten Profil aufweisen.
Da die Grundannahme meiner Arbeit war, dass Nutzer in erster Linie Fragen zu den Interessensgebieten stellen, welche sich aus ihrem Profil ableiten lassen, sollten die weiteren Testläufe genau diesen Fall beleuchten. Dazu wurden 200 Testfragen aus dem Bereich Sport ausgewählt und mit einem Profil getestet, welches Stichworte zu unterschiedlichen Sportarten enthielt. Die Tests mit den Sportfragen waren wesentlich aussagekräftiger. Auch hier deuteten die Ergebnisse darauf hin, dass der Ansatz kein großes Potential zur Verbesserung des Rankings hat. Eine genauere Betrachtung einiger ausgewählter Beispiele zeigte allerdings, dass die Integration von Profildaten für bestimmte Anwendungsfälle, wie z.B. offene Fragen für die es mehr als eine korrekte Antwort gibt, durchaus zu einer Verbesserung der Ergebnisse führen kann. Außerdem wurde festgestellt, dass viele der schlechten Ergebnisse auf Inkosistenzen in der DBpedia-Ontologie und grundsätzliche Probleme im Umgang mit Wissensbasen in natürlicher Sprache beruhen.
Die Schlussfolgerung meiner Arbeit ist, dass der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz zur Integration von Profilinformationen für den aktuellen Anwendungsfall von LogAnswer nicht geeignet ist, da vor allem Faktenwissen aus sehr unterschiedlichen Domänen abgefragt wird und offene Fragen nur einen geringen Anteil ausmachen.
Distanzvektor-Routing-Protokolle sind Interior-Gateway-Protokolle, bei denen jeder Router anhand der Informationen, die er von seinen Nachbarn erhält, eine Routingtabelle mit den kürzesten Wegen und dazugehörigen Kosten zu allen anderen Routern des Netzwerks aufbaut. Distanzvektor-Routing-Protokolle sehen jedoch nur unzureichende Mechanismen vor, um die Sicherheit ihrer Operationen zu gewährleisten. Es wird vielmehr einfach davon ausgegangen, dass die Umgebung vertrauenswürdig ist. Router können sich aber aus verschiedenen Gründen böswillig verhalten und falsche Routingupdates einschleusen um das Routing zu manipulieren. Authentizität und Integrität der übermittelten Routinginformationen müssen daher sichergestellt werden; dabei soll eine Balance zwischen Nutzen und Performance gefunden werden.
Diese Arbeit untersucht verschiedene Lösungsansätze, die sich die Erfüllung dieser Anforderungen zum Ziel gesetzt haben, und stellt deren Vor- und Nachteile einander gegenüber.