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The semantic web and model-driven engineering are changing the enterprise computing paradigm. By introducing technologies like ontologies, metadata and logic, the semantic web improves drastically how companies manage knowledge. In counterpart, model-driven engineering relies on the principle of using models to provide abstraction, enabling developers to concentrate on the system functionality rather than on technical platforms. The next enterprise computing era will rely on the synergy between both technologies. On the one side, ontology technologies organize system knowledge in conceptual domains according to its meaning. It addresses enterprise computing needs by identifying, abstracting and rationalizing commonalities, and checking for inconsistencies across system specifications. On the other side, model-driven engineering is closing the gap among business requirements, designs and executables by using domain-specific languages with custom-built syntax and semantics. In this scenario, the research question that arises is: What are the scientific and technical results around ontology technologies that can be used in model-driven engineering and vice versa? The objective is to analyze approaches available in the literature that involve both ontologies and model-driven engineering. Therefore, we conduct a literature review that resulted in a feature model for classifying state-of-the-art approaches. The results show that the usage of ontologies and model-driven engineering together have multiple purposes: validation, visual notation, expressiveness and interoperability. While approaches involving both paradigms exist, an integrated approach for UML class-based modeling and ontology modeling is lacking so far. Therefore, we investigate the techniques and languages for designing integrated models. The objective is to provide an approach to support the design of integrated solutions. Thus, we develop a conceptual framework involving the structure and the notations of a solution to represent and query software artifacts using a combination of ontologies and class-based modeling. As proof of concept, we have implemented our approach as a set of open source plug-ins -- the TwoUse Toolkit. The hypothesis is that a combination of both paradigms yields improvements in both fields, ontology engineering and model-driven engineering. For MDE, we investigate the impact of using features of the Web Ontology Language in software modeling. The results are patterns and guidelines for designing ontology-based information systems and for supporting software engineers in modeling software. The results include alternative ways of describing classes and objects and querying software models and metamodels. Applications show improvements on changeability and extensibility. In the ontology engineering domain, we investigate the application of techniques used in model-driven engineering to fill the abstraction gap between ontology specification languages and programming languages. The objective is to provide a model-driven platform for supporting activities in the ontology engineering life cycle. Therefore, we study the development of core ontologies in our department, namely the core ontology for multimedia (COMM) and the multimedia metadata ontology. The results are domain-specific languages that allow ontology engineers to abstract from implementation issues and concentrate on the ontology engineering task. It results in increasing productivity by filling the gap between domain models and source code.
In den letzten Jahren gibt es im Bereich Software Engineering ein steigendes Interesse an empirischen Studien. Solche Studien stützen sich häufig auf empirische Daten aus Corpora-Sammlungen von Software-Artefakten. Während es etablierte Formen der Durchführung solcher Studien gibt, wie z.B. Experimente, Fallstudien und Umfragen, geschieht die Vorbereitung der zugrunde liegenden Sammlung von Software-Artefakten in der Regel ad hoc.
In der vorliegenden Arbeit wird mittels einer Literaturrecherche gezeigt, wie häufig die Forschung im Bereich Software Engineering Software Corpora benutzt. Es wird ein Klassifikationsschema entwickelt, um Eigenschaften von Corpora zu beschreiben und zu diskutieren. Es wird auch erstmals eine Methode des Corpus (Re-)Engineering entwickelt und auf eine bestehende Sammlung von Java-Projekten angewendet.
Die Arbeit legt zwei umfassende empirische Studien vor, in denen eine umfangreiche und breit angelegte Analysenreihe zu den Sprachen Privacy Preferences (P3P) und objektorientierte Programmierschnittstellen (APIs) durchgeführt wird. Beide Studien stützen sich allein auf die vorliegenden Daten der Corpora und decken dadurch die tatsächliche Nutzung der Sprachen auf.
Die vorliegende Dissertation behandelt den Einsatz von Theorembeweise innerhalb der automatischen Fragebeantwortung (question answering - QA). QA-Systeme versuchen, natürlichsprachliche Fragen korrekt zu beantworten. Sie verwenden eine Vielzahl von Methoden aus der Computerlinguistik und der Wissensrepräsentation, um menschliche Sprache zu verarbeiten und die Antworten aus umfangreichen Wissensbasen zu beziehen. Diese Methoden sind allerdings meist syntaxbasiert und können kein implizites Wissen herleiten. Die Theorembeweiser der automatischen Deduktion dagegen können Folgerungsketten mit Millionen von Inferenzschritten durchführen. Die Integration eines Beweisers in ein QA-System eröffnet die Möglichkeit, aus den Fakten einer Wissensbasis neues Wissen herzuleiten und somit die Fragebeantwortung zu verbessern. Herausforderungen liegen in der Überwindung der gegensätzlichen Herangehensweisen von Fragebeantwortung und Deduktion: Während QA-Methoden normalerweise darauf abzielen, auch mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten robust und schnell zu halbwegs annehmbaren Ergebnissen zu kommen, verwenden Theorembeweiser logische Kalküle zur Gewinnung exakter und beweisbarer Resultate. Letzterer Ansatz erweist sich sich aber als schwer vereinbar mit der Quantität und der Qualität der im QA-Bereich üblichen Wissensbestände.
Die Dissertation beschreibt Anpassungen von Theorembeweisern zur Überwindung dieser Hürden. Zentrales Beispiel ist der an der Universität Koblenz-Landau entwickelte Beweiser E-KRHyper, der im Rahmen dieser Dissertation in das QA-System LogAnswer integriert worden ist. Außerdem vorgestellt werden zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten auf der Implementierungs- und der Kalkülebene, die sich aus dem praktischen Einsatz bei der Fragebeantwortung ergeben haben, dabei aber generell für Theorembeweiser von Nutzen sein können. Über die reine Deduktionsverbesserung der QA hinausgehend beinhalten diese Erweiterungen auch die Anbindung externer Wissensquellen wie etwa Webdienste, mit denen der Beweiser während des Deduktionsvorgangs gezielt Wissenslücken schließen kann. Zudem ermöglicht dies die Nutzung externer Ontologien beispielsweise zur Abduktion. Evaluationsergebnisse aus eigenen Versuchsreihen und aus Wettbewerben demonstrieren die Effektivität der diskutierten Methoden.
Modern Internet and Intranet techniques, such as Web services and virtualization, facilitate the distributed processing of data providing improved flexibility. The gain in flexibility also incurs disadvantages. Integrated workflows forward and distribute data between departments and across organizations. The data may be affected by privacy laws, contracts, or intellectual property rights. Under such circumstances of flexible cooperations between organizations, accounting for the processing of data and restricting actions performed on the data may be legally and contractually required. In the Internet and Intranet, monitoring mechanisms provide means for observing and auditing the processing of data, while policy languages constitute a mechanism for specifying restrictions and obligations.
In this thesis, we present our contributions to these fields by providing improvements for auditing and restricting the data processing in distributed environments. We define formal qualities of auditing methods used in distributed environments. Based on these qualities, we provide a novel monitoring solution supporting a data-centric view on the distributed data processing. We present a solution for provenance-aware policies and a formal specification of obligations offering a procedure to decide whether obligatory processing steps can be met in the future.
Die Diffusionsbildgebung misst die Bewegung von Wassermolekülen in Gewebe mittelsrnvariierender Gradientenfelder unter Verwendung der Magnetresonanztomographie(MRT). Diese Aufnahmetechnik stellt eine große Chance für in vivo Untersuchung von neuronalen Bahnen dar, da das lokale Diffusionsprofil Rückschlüsse über die Position und Richtung von Nervenbahnen erlaubt. Zu den Anwendungsgebieten der Diffusionsbildgebung zählt die Grundlagenforschung in den Neurowissenschaften, in denen Nervenbahnen als Verbindungen kortikaler Areale bestimmt werden, und die neurochirurgische Operationsplanung, in der rekonstruierte Bahnen als Risikostrukturen für Interventionen angesehen werden.
Die Diffusionstensor-MRT (DT-MRT) ist aufgrund ihrer schnellen Aufnahme- und Rekonstruktionsgeschwindigkeit derzeitig klinischer Standard zur Bestimmung von Nervenbahnen. Jedoch erlaubt die DT-MRT nicht die Darstellung von komplexen intravoxel Diffusionsverteilungen. Daher etablierte sich eine weitere Modellierungstechnik, die als High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI) bekannt ist. HARDITechniken erhielten wachsendes Interesse in den Neurowissenschaften, da sie großes Potential zur exakteren Darstellung der Nervenbahnen im menschlichen Gehirn besitzen.
Um die Vorteile von HARDI-Techniken gegenüber DT-MRT voll auszuschöpfen, werden fortgeschrittene Methoden zur Rekonstruktion und Visualisierung der Bahnen benötigt. In der vorliegenden Arbeit werden neue Techniken vorgestellt, welche zur aktuellen Forschung hinsichtlich der Verarbeitung und Visualisierung von Diffusionsbildgebungsdaten beitragen. Ansätze zur Klassifizierung, Traktographie und Visualisierung wurden entwickelt um eine aussagekräftige Exploration neuronaler Bahnen und deren Beschaffenheit zu ermöglichen. Des Weiteren wurde eine interaktive Software für die neurochirurgische Operationsplanung implementiert, welche Nervenbahnen als Risikostrukturen berücksichtigt.
Die vorgestellten Forschungsergebnisse bieten einen erweiterten und aufgabenorientierten Einblick in neuronale Verbindungen sowohl für Neurowissenschaftler als auch für Neurochirurgen und tragen zum Einsatz von HARDI-Techniken in einer klinischen Umgebung bei.
Die Bereitstellung elektronischer Beteiligungsverfahren (E-Partizipation) ist ein komplexes sozio-technisches Unterfangen, das eine sorgfältige Vorgehensweise erfordert. Die Herausforderung ist, dass Regierungen oder Kommunalverwaltungen, als häufigste Anbieter, bei der ganzheitlichen Planung und Umsetzung nur unzureichend unterstützt werden. Infolgedessen beschreibt die Literatur nur wenige E-Partizipationsangebote als erfolgreich. Die Wirtschaftsinformatik entwickelte das Konzept der Enterprise Architectures um die Entwicklung komplexer sozio-technischer Systeme zu unterstützen. Versteht man die Gruppe an Organisationen, die E-Partizipationsverfahren bereitstellt nun als Enterprise, so können die Prinzipien von Enterprise Architectures angewendet werden. Nichtsdestotrotz wurde dieser Ansatz in der E-Partizipationspraxis und –Forschung bisher kaum beachtet.
Motiviert durch diese Forschungslücke, untersucht die Dissertation bestehende Ansätze aus der E-Partizipationspraxis und –Forschung auf Besonderheiten und Schwachstellen, um anschließend den Nutzen bestehender Rahmenwerke für Enterprise Architectures im Kontext von E-Partizipation zu analysieren. Die Literaturstudie überprüft sowohl konzeptionelle als auch prozedurale Ansätze aus Praxis und Wissenschaft auf ihre Ganzheitlichkeit und identifiziert die Herausforderungen. Im Rahmen von vier Projekten wird das Vorgehen beim Entwurf und der Umsetzung von elektronisch unterstützten Beteiligungsverfahren dokumentiert und ausgewertet sowie Verbesserungspotenziale aufgezeigt. Enterprise Architecture Frameworks (Zachman Framework, TOGAF, DoDAF, FEA, ARIS, und ArchiMate) werden auf Anforderungen und Nützlichkeit für E-Partizipation untersucht. Die Ergebnisse zeigen die Herausforderungen bei der Übernahme existierender Enterprise Architecture Frameworks, aber auch das Potential einer Kombination aus speziellen Ansätzen für E-Partizipation mit Enterprise Architectures auf. Folglich ist das Ziel der weiteren Forschung die Entwicklung eines Architekturrahmenwerks für E-Partizipation.
Die vorliegende Dissertation führt die Ergebnisse der Literaturstudien und Aktionsforschung zusammen und wendet dementsprechend Konstruktionsforschung (Design Science Research) bei der Entwicklung des E-Participation Architecture Framework (EPART-Framework) an. Die initiale Version dieses Rahmenwerks wird in zwei unterschiedlichen Umgebungen angewandt und getestet. Die Erkenntnisse führen zu dem EPART-Framework, das in dieser Dissertation vorgestellt wird. Es besteht aus dem EPART-Metamodel, das E Partizipation aus sechs verschiedenen Perspektiven unterschiedlicher Akteure (den sog. EPART-Viewpoints) betrachtet. Die EPART-Method unterstützt den Entwurf und die Umsetzung von E-Partizipation mit Hilfe des EPART-Frameworks. Sie beschreibt fünf, durch Anforderungsmanagement begleitete, Phasen: Initiierung, Entwurf, Umsetzung, Partizipation und Evaluation. Die Ergebnisse während diesen Phasen werden in der Architekturbeschreibung (Architecture Description) und dem Solution Repository gespeichert. Das finale EPART-Framework wird im Rahmen der Arbeit evaluiert, um Empfehlungen für die Anwendung sowie weiteren Forschungsbedarf aufzuzeigen. Die Ergebnisse geben Grund zur Annahme, dass das EPART-Framework die Lücke zwischen E-Partizipation und Enterprise Architectures füllt und Forschung und Praxis in dem Feld wertvoll ergänzt.
One of the main goals of the artificial intelligence community is to create machines able to reason with dynamically changing knowledge. To achieve this goal, a multitude of different problems have to be solved, of which many have been addressed in the various sub-disciplines of artificial intelligence, like automated reasoning and machine learning. The thesis at hand focuses on the automated reasoning aspects of these problems and address two of the problems which have to be overcome to reach the afore-mentioned goal, namely 1. the fact that reasoning in logical knowledge bases is intractable and 2. the fact that applying changes to formalized knowledge can easily introduce inconsistencies, which leads to unwanted results in most scenarios.
To ease the intractability of logical reasoning, I suggest to adapt a technique called knowledge compilation, known from propositional logic, to description logic knowledge bases. The basic idea of this technique is to compile the given knowledge base into a normal form which allows to answer queries efficiently. This compilation step is very expensive but has to be performed only once and as soon as the result of this step is used to answer many queries, the expensive compilation step gets worthwhile. In the thesis at hand, I develop a normal form, called linkless normal form, suitable for knowledge compilation for description logic knowledge bases. From a computational point of view, the linkless normal form has very nice properties which are introduced in this thesis.
For the second problem, I focus on changes occurring on the instance level of description logic knowledge bases. I introduce three change operators interesting for these knowledge bases, namely deletion and insertion of assertions as well as repair of inconsistent instance bases. These change operators are defined such that in all three cases, the resulting knowledge base is ensured to be consistent and changes performed to the knowledge base are minimal. This allows us to preserve as much of the original knowledge base as possible. Furthermore, I show how these changes can be applied by using a transformation of the knowledge base.
For both issues I suggest to adapt techniques successfully used in other logics to get promising methods for description logic knowledge bases.
Aktuell gibt es in den Geisteswissenschaften eine Vielzahl von digitalen Werkzeugen, wie beispielsweise Annotations-, Visualisierungs-oder Analyseanwendungen, welche Forscherinnen bei ihrer Arbeitunterstützen und ihnen neue Möglichkeiten zur Bearbeitung unterschiedlicher Forschungsfragen bieten. Allerdings bleibt die Nutzung dieser Werkzeuge stark hinter den Erwartungen zurück. In der vorliegenden Arbeit werden im Rahmen einer Design-Science-Theorie zwölf Verbesserungsmaßnahmen entwickelt, um der fehlenden Nutzungsakzeptanz entgegenzuwirken. Durch die Implementierungen der entwickelten Design-Science-Theorie, können SoftwareentwicklerInnen die Akzeptanz ihrer digitalen Werkzeuge, im geisteswissenschaftlichen Kontext, steigern.
Initial goal of the current dissertation was the determination of image-based biomarkers sensitive for neurodegenerative processes in the human brain. One such process is the demyelination of neural cells characteristic for Multiple sclerosis (MS) - the most common neurological disease in young adults for which there is no cure yet. Conventional MRI techniques are very effective in localizing areas of brain tissue damage and are thus a reliable tool for the initial MS diagnosis. However, a mismatch between the clinical fndings and the visualized areas of damage is observed, which renders the use of the standard MRI diffcult for the objective disease monitoring and therapy evaluation. To address this problem, a novel algorithm for the fast mapping of myelin water content using standard multiecho gradient echo acquisitions of the human brain is developed in the current work. The method extents a previously published approach for the simultaneous measurement of brain T1, T∗ 2 and total water content. Employing the multiexponential T∗ 2 decay signal of myelinated tissue, myelin water content is measured based on the quantifcation of two water pools (myelin water and rest) with different relaxation times. Whole brain in vivo myelin water content maps are acquired in 10 healthy controls and one subject with MS. The in vivo results obtained are consistent with previous reports. The acquired quantitative data have a high potential in the context of MS. However, the parameters estimated in a multiparametric acquisition are correlated and constitute therefore an ill-posed, nontrivial data analysis problem. Motivated by this specific problem, a new data clustering approach is developed called Nuclear Potential Clustering, NPC. It is suitable for the explorative analysis of arbitrary dimensional and possibly correlated data without a priori assumptions about its structure. The developed algorithm is based on a concept adapted from nuclear physics. To partition the data, the dynamic behavior of electrically even charged nucleons interacting in a d-dimensional feature space is modeled. An adaptive nuclear potential, comprised of a short-range attractive (Strong interaction) and a long-range repulsive term (Coulomb potential), is assigned to each data point. Thus, nucleons that are densely distributed in space fuse to build nuclei (clusters), whereas single point clusters are repelled (noise). The algorithm is optimized and tested in an extensive study with a series of synthetic datasets as well as the Iris data. The results show that it can robustly identify clusters even when complex configurations and noise are present. Finally, to address the initial goal, quantitative MRI data of 42 patients are analyzed employing NPC. A series of experiments with different sets of image-based features show a consistent grouping tendency: younger patients with low disease grade are recognized as cohesive clusters, while those of higher age and impairment are recognized as outliers. This allows for the definition of a reference region in a feature space associated with phenotypic data. Tracking of the individual's positions therein can disclose patients at risk and be employed for therapy evaluation.
The term “Software Chrestomaty” is defined as a collection of software systems meant to be useful in learning about or gaining insight into software languages, software technologies, software concepts, programming, and software engineering. 101companies software chrestomathy is a community project with the attributes of a Research 2.0 infrastructure for various stakeholders in software languages and technology communities. The core of 101companies combines a semantic wiki and confederated open source repositories. We designed and developed an integrated ontology-based knowledge base about software languages and technologies. The knowledge is created by the community of contributors and supported with a running example and structured documentation. The complete ecosystem is exposed by using Linked Data principles and equipped with the additional metadata about individual artifacts. Within the context of software chrestomathy we explored a new type of software architecture – linguistic architecture that is targeted on the language and technology relationships within a software product and based on the megamodels. Our approach to documentation of the software systems is highly structured and makes use of the concepts of the newly developed megamodeling language MegaL. We “connect” an emerging ontology with the megamodeling artifacts to raise the cognitive value of the linguistic architecture.